SQL para análisis de datos es la capa que precede a muchos informes: defines qué población analizas, qué métricas calculas y con qué granularidad.
Exploración y limpieza en origen
Antes de exportar a CSV o cargar en pandas, conviene filtrar fechas, excluir pruebas y unir dimensiones en SQL. Menos volumen transferido y reglas documentadas en una sola consulta.
Métricas por segmento
Con GROUP BY obtienes ingresos por región, retención por cohorte o tickets medios por canal. HAVING permite quedarte solo con grupos que superan un umbral.
Puente hacia BI y ciencia de datos
Power BI, Tableau o notebooks en Python consumen datasets que a menudo nacen como SQL. Dominar el lenguaje reduce idas y venidas con ingeniería de datos.
Profundiza en agregaciones en el módulo de GROUP BY y en filtros en WHERE.