现在这个全靠数据说话的时代里，选个好的数据分析工具特别关键。不论你喜欢UI界面的那些，自己可以随意弄的那种DSL语言，又或是Scala、Python这些大家都爱用的语言，不过要说SQL，它可是数据分析界老大级别的工具下面咱就来聊聊SQLNotebook有啥新鲜事儿，还有为什么说ByzerNotebook那么牛？聊着聊着就能看出数据分析工具究竟好在哪儿，怎么选才能用到好处呀~

SQLNotebook的整合创新

company_revenue_agg:
SELECT day, company, SUM(sale) as revenue FROM companies 
WHERE day >= ''
GROUP BY day, company

你们知道，这个叫做SQLNotebook的神奇工具就是把传统笔记本电脑跟SQL编辑器拼凑到一块儿！对我们做数据分析特别有用！你想，平时用notebook分享数据的时候，别人没权限看怎么办？这个SQLNotebook就牛逼了，因为主要是用SQL，所以用户能自己把握数据访问权，保证资料的安全性哦～

SQLNotebook这玩意儿真是神奇，它让每一个Cell里的SQL结果都跟表格名字扯上关系。这样一来，咱们做数据分析就方便多了，而且数据的可读性和可追踪性也提高了不少！你看，现在我们做数据分析时，一眼就能看出每个Cell的返回值和哪个表格有关，这样就能大大提高效率！

ranked_companies:
SELECT
  *, 
  RANK() OVER (PARTITION BY ds ORDER BY hits DESC) AS row_number 
FROM company_revenue_agg

ByzerNotebook的模块化优势

top3_companies:
SELECT * FROM ranked_companies WHERE row_number <= 3

比拼SQLNotebook，ByzerNotebook在模块化和重复使用上更胜一筹！显得更加轻松好用哟～它能让你在Notebook里轻松设定SQL模块，然后在不同的分析中反复用起来，大大提升工作效率喔！这模块式的设计用得得心应手后，让你应对各种数据需求更加灵活自如。

Byzer笔记本还能搞Python！而且还有可视化和Markdown功能，这些都是现在数据分析工具的基本配置。这样的设计不仅用着舒服，还能让你更直观地看懂数据。用可视化工具的话，看看数据的走势就一清二楚；再加上Markdown，记录文档啥的也更清楚明了，方便以后大家相互讨论呀。

Python与SQL的无缝衔接

搞不定SQL跟Python怎么搭？DaiQuery有妙招，能让你在Python里直接用上那张Cell里生成的表格。这样就能在Python里愉快地消费SQL结果，避免在各种工具间折腾数据。

As 表名

简单说，你只需要在Python里导入SQLCellPreviews里生成的表就好。这样一来，后面的数据操作就变得超级方便！对于数据分析师来说，这样的设计简直是神器，轻松就能把SQL跟Python结合起来做更深层次的分析和挖掘。

分布式Pandas的强大功能

Byzer笔记本很厉害！它能把SQL查询的结果直接变成pandas分布式数据集，超方便处理大数据！只要敲下一行代码，你就能从SQL查到的表格里提取出pandas（比如dask）数据，这样不仅处理起数据来飞快，而且分析起来更得心应手了！

这个软件厉害了！它不仅仅能帮你搞定小数据集，什么ETL啊、可视化啊、机器学习这些技术活儿它都能玩得溜。更关键的是，还能用它把处理好的东西变成表格，方便后面用SQL继续搞事情。有这么多实用技能的ByzerPython，难怪它能在众多数据分析里独树一帜，成为大家信赖的小助手。

总结与思考

import plotly.express as px
px.bar(
  top3_companies,
  x="day",
  color="company",
  y="hits",
  barmode='group'
)

挑个数据分析工具呗？看你主要看重啥SQLNotebook安全性高还容易懂；至于ByzerNotebook，它在模块化、易复用和Python弄起来方便这些地方更胜一筹。所以，选哪个得看你自己需要啥和你具体在哪儿用了。

你在搞数据研究时，最关注啥？是用起来省力的好工具，还是保证数据不被黑客盗走的安全保障？快来评论区说说你的想法，别忘了给我点赞分享一下这篇文章喔！

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