- 这是公民记者和活动家组织必备的基本功。本文将尽可能说得简单，因此即便您没有任何基础，也一样不难掌握本文中介绍的知识
在现代工作场所中，处理数据已成为越来越重要的技能。
数据不再是分析师和软件工程师的领域。借助当今的技术，任何人都可以使用数据来分析趋势并提供决策依据。
处理数据时的基本概念是“查询”数据集。就是字面上的意思：询问有关一组数据的问题。查询语言是一种软件语言，提供用于询问此类问题的语法。
如果您没有编写查询的经验，它们可能会显得有些吓人。但是，不要怕！只需少量练习，您就可以掌握基础知识。
本文就是您开始的地方。
Google Visualization API查询语言
您可能已经在大部分日常工作中使用过 Google 表格。也许您已经熟悉使用它来生成图表的方法。
Google Visualization API查询语言是在幕后起作用的魔力，是它使之成为可能。
但是您是否知道您可以通过 QUERY（）函数访问此语言吗？它是处理大量数据的强大工具。
查询语言和SQL之间有很多相似之处。
在这两种情况下，您都将定义列和行的数据集，并通过指定各种标准和条件来选择不同的列和行。
在本演示中，示例数据将来自一个大型CSV文件，其中包含1872年至2019年之间的国际足球比赛结果。您可以从 Kaggle 下载该数据。
在新的Google表格中，上传 CSV 文件。您可以使用 Ctrl + A（在Mac上为 Cmd + A）选择所有数据。
从功能区菜单中，选择“数据”>“命名范围…”，然后将所选范围称为“数据”。这将使其更易于使用。
现在，您可以开始查询数据了。在电子表格中创建一个新选项卡，并在单元格 A1 中创建一个新的 QUERY（） 公式。
获取所有英格兰比赛
第一个查询查找数据集中所有英格兰为主队或客队的比赛。
QUERY（）至少接受两个参数。第一个是命名范围，它是需要查询的数据集；第二个是包含实际查询的字符串。
=QUERY(data, "SELECT * WHERE B = 'England' OR C = 'England'")
下面分析一下。
SELECT * 要求返回数据集中的所有列。如果只需要A、B和C列，则可以编写 SELECT A，B，C。
接下来需要包含一个过滤器，以便仅查找B列或C列中包含团队 ’England’ 的行。
确保查询中的字符串使用单引号。双引号用于打开和关闭查询本身。
此公式将返回英格兰踢过的所有比赛。如果要搜索另一个团队，只需在过滤器中更改条件即可。
统计所有友谊赛
接下来，我们计算一下数据集中有多少个友谊赛匹配项。
=QUERY(data, "SELECT COUNT(A) WHERE F = 'Friendly'")利用查询语言 COUNT（）函数。这是一个聚合函数的示例。聚合函数将许多行汇总起来。
例如，在此数据集中，有16,716行，其中列 F 等于 “Friendly”。查询不返回所有这些行，而是返回单个行 —— 对其进行计数。
聚合函数的其他示例包括 MAX（），MIN（）和 AVG（）。不是返回与查询匹配的所有行，而是查找它们的最大值、最小值和平均值。
按比赛分组
如果在聚合函数旁边使用 GROUP BY ，则汇总函数可以做更多的事。该查询会找出每种锦标赛类型进行了多少场比赛。
=QUERY(data, "SELECT F, COUNT(A) GROUP BY F")该查询按F列中的每个值对数据集进行分组。然后，它计算每组中有多少行。
您可以在多个列上使用 GROUP BY。例如，要查找每个国家在锦标赛中进行了多少场比赛，请使用以下查询：
=QUERY(data, "SELECT H, F, COUNT(A) GROUP BY H, F")
下面来尝试一些更高级的过滤。
获取所有英格兰vs德国的比赛
您可以使用AND和OR指定更复杂的过滤器逻辑。为了便于阅读，可以在过滤器的每个部分周围使用括号。
例如，要查找英格兰和德国之间的所有比赛，就是这样：
=QUERY(data, "SELECT * WHERE (B = 'England' AND C = 'Germany') OR (C = 'England' AND B ='Germany')")此筛选有两个条件：一个条件是英格兰是主场队，而德国则不是；另一个条件是相反的。
使用数据验证可轻松选择数据集中的任何两个球队。
然后，您可以编写一个查询，使用其过滤器中不同单元格的值。请记住，使用单引号标识查询中的字符串，并使用双引号打开和关闭查询的不同部分。
=QUERY(data, "SELECT * WHERE (B = '"&B1&"' AND C = '"&B2&"') OR (C = '"&B1&"' AND B ='"&B2&"')")
寻找趋势
聚合函数和过滤器结合使用时将成为功能强大的工具。一旦熟悉了它们的工作方式，就可以开始在数据集中搜索各种有趣的趋势。
例如下面的例子，查找自1900年以来每年的每场比赛平均进球。
=QUERY(data, "SELECT YEAR(A), AVG(D) + AVG(E) WHERE YEAR(A) >= 1900 GROUP BY YEAR(A)")
如果将查询结果绘制为线形图，则可以立即开始查看一段时间内的趋势。
排序结果
有时，您对查找数据集中的全部匹配行不感兴趣。通常，您将需要根据一些条件对它们进行排序。也许您只希望找到前十个记录。
该查询查找数据集中得分最高的十个比赛的匹配项。
=QUERY(data, "SELECT * ORDER BY (D+E) DESC LIMIT 10")
注意 ORDER BY 语句。这将根据指定的列对行进行排序。在这里，查询按比赛中的得分数对输出进行排序。
DESC 关键字指示按降序排序（ASC 则是按升序对它们进行排序）。
最后，LIMIT 将输出限制为给定的行数（在本例中为10行）。
哪些城市举办了最多的世界杯比赛？
现在，作为最后一个例子，将所有内容整合在一起，激发您的想象力。
此查询查找举办最多FIFA世界杯比赛的前十个城市。
=QUERY(data, "SELECT G, COUNT(A) WHERE F = 'FIFA World Cup' GROUP BY G ORDER BY COUNT(A) DESC LIMIT 10")
现在轮到你了
希望本文对您的调查工作有用。如果您熟悉每个示例中的逻辑，那么您就可以尝试使用真正的 SQL。
这将介绍诸如JOINS、嵌套查询和窗口函数的概念。当您掌握了这些内容后，您处理数据的能力就会大幅度提升。
有很多地方可以开始学习 SQL。比如这里。加油哦！⚪️