JetBrains DataGrip - Cinq techniques pour réaliser des analyses intéressantes avec SQL

Alena Guzharina

Traducteur

Delphine Massenhove

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- Titre : JetBrains DataGrip - Cinq techniques pour réaliser des analyses intéressantes avec SQL

- Auteur : Alena Guzharina

- Traducteur : Delphine Massenhove

- Parution : 25 avril 2022

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Sommaire

- I. Préambule

- II. Combiner SQL avec Python dans une seule interface

- III. Enrichir les résultats des requêtes avec des diagrammes esthétiques

- IV. Collaborer en équipe sur des requêtes SQL en temps réel

- V. Partager vos résultats sous forme de rapports avec des liens

- VI. Remerciements Developpez.com

I - Préambule

Vous utilisez peut-être déjà DataGrip depuis un moment et vous maîtrisez possiblement SQL et les bases de données. Mais que diriez-vous de pouvoir obtenir des analyses de données susceptibles d’intéresser une audience plus importante et de contribuer à la croissance de votre entreprise ?

Aujourd’hui, il y a une forte demande d’analyses approfondies et les personnes capables de faire parler les données sont très recherchées.

Lisez cet article pour découvrir cinq techniques à utiliser pour améliorer vos compétences en analyse SQL !

II - Combiner SQL avec Python dans une seule interface

SQL est excellent pour la récupération des données et le calcul de statistiques, tandis que Python permet d’effectuer une analyse exploratoire des données approfondie et flexible. Et si vous pouviez utiliser les deux langages de programmation dans un seul outil ?

C’est ce que JetBrains propose. Nous avons combiné la puissance du moteur SQL de DataGrip avec les fonctionnalités interactives de Datalore et introduit la prise en charge native de SQL dans les notebooks Python.

Vous pouvez ainsi ajouter des cellules SQL directement dans l’éditeur de Datalore et interroger les données à partir d’une source de données SQL. Le résultat de la requête est automatiquement transféré dans un DataFrame Pandas et vous pouvez poursuivre votre travail sur l’ensemble de données en Python.

Python dispose de dizaines de paquets pour l’analyse des données. Si vous débutez, nous vous recommandons de commencer par apprendre à utiliser Pandas pour l’analyse des données tabulaires et Plotly pour générer de magnifiques visualisations interactives.

Les utilisateurs de Datalore Community bénéficient d’un essai gratuit de 30 jours pour les cellules SQL. Les utilisateurs des éditions Professional et Enterprise de Datalore ont accès à la fonctionnalité sans limite de durée.

Les notebooks dans Datalore sont comme des Google Docs pour votre code. Vous pouvez exécuter des requêtes SQL et documenter facilement votre code et vos résultats avec du texte, des images et des fichiers Markdown. Il suffit d’ajouter une nouvelle cellule Markdown, de créer une structure avec des titres et de naviguer dans le notebook en utilisant une table des matières.

Et voilà ! Vous avez maintenant toutes les informations sur vos analyses de données, presque prêtes à être partagées…

III - Enrichir les résultats des requêtes avec des diagrammes esthétiques

La visualisation des résultats d’une requête peut se faire en un clic dans Datalore : il suffit de cliquer sur l’onglet Visualize dans la sortie de la cellule SQL pour obtenir un ensemble d’options de traçage prêtes à l’emploi. Vous pouvez également passer facilement aux cellules du graphique pour utiliser des tracés multicouches et d’autres options.

Si vous souhaitez personnaliser davantage votre visualisation, vous pouvez l’exporter vers une cellule de code Python ou créer des visualisations de toutes pièces en utilisant le paquet Python de votre choix.

IV - Collaborer en équipe sur des requêtes SQL en temps réel

Le travail se faisant de plus en plus à distance, il peut être difficile d’obtenir l’aide de vos collègues en face à face lorsque vous en avez vraiment besoin.

Avec Datalore, vous pouvez accéder au même notebook que vos collègues et modifier le code ensemble en temps réel !

Pour partager un notebook, rien de plus facile — il suffit d’envoyer un lien ou une invitation par e-mail. Vous pouvez également spécifier les droits d’accès, pour autoriser vos collègues à modifier le notebook ou à le visualiser uniquement.

V - Partager vos résultats sous forme de rapports avec des liens

Quels sont les moyens les plus courants de partager des résultats d’analyses SQL ? Il est possible d’envoyer un message avec le tableau obtenu, de préparer une présentation Powerpoint ou de présenter des données avec des graphiques dans des feuilles de calcul.

Mais il existe un moyen plus efficace de partager vos résultats d’analyses : vous pouvez transformer vos notebooks en rapports.

Dans Datalore, il suffit d’appuyer sur le bouton de publication pour que le notebook soit disponible via un lien, même pour les personnes n’ayant pas de compte Datalore. Vous pouvez également masquer le code inutile pour rendre vos notebooks plus clairs.

Vous pouvez maintenant mettre en pratique tous ces conseils et partager des analyses de données remarquables.

Les rapports interactifs sont uniquement disponibles avec le forfait Enterprise. N’hésitez pas à demander un essai gratuit si vous voulez tester les rapports interactifs dans votre entreprise.

Découvrez à quoi ressemblent les rapports statiques partagés :

Vous avez envie d’essayer toutes ces nouvelles fonctionnalités ? Vous pouvez opter pour l’édition Community de Datalore , totalement gratuite, ou pour Datalore Enterprise si vous souhaitez conserver vos données sur site.

Nous espérons que ces conseils vous ont été utiles. N’oubliez pas de suivre Datalore et DataGrip sur Twitter pour en savoir plus !

Les équipes DataGrip et Datalore

VI - Remerciements Developpez.com

Nous tenons à remercier Malick pour la mise au gabarit et escartefigue pour la correction orthographique.