一方面，有助于与技术的沟通及产品的实现；另一方面，特别是在创业型公司，查询后台不完善甚至压根没有，很多时候需要出数据（如了解交易量、转化率等），如果自己不会的话就得麻烦开发大哥了。但是，都很忙的。一次两次还好，次数多了早晚要被嫌弃。有人说提需求开发数据平台，在人力紧张需求优先级低的情况下谁给你开发？数据库到底需要学习哪些知识及掌握程度？1、需要了解各种数据库其优缺点，比如关系型数据库和非关系型数据库，哪些属于关系型数据库，哪些属于非关系型数据库；2、数据库操作中的查、增、改、删4项基本技能中着重学习查询操作，因为你要的是数据，其他的可以交给开发。我们以MySQL语句为例：最简单的你要会通过简单的几个条件进行查询，比如SELECT*FROM表WHERE条件；然后你要会使用JOIN语句进行跨表查询，比如SELECT*FROM表1 JOIN表2 ON**WHERE条件；3、还需要使用UNION语句进行联合表4、format函数，可用于江时间格式化为日期，如数据库中存储的是具体到秒的时间，但是需要安日或者进行统计。5、group by语句，如以用户为分组统计所有用户其累计交易笔数。
做这些事情，我大概也有快十六年了吧……关系型数据库做数据分析么，当然有它专业的方面，人家原本设计就有这个方向，特别是商业的MSSQL/Oracle这些，OLAP都是有专门的工具支持。但是这套体系比较尴尬的是有用没用总得挂着哪些Service，而且单就数据分析的编程来说，其实并不会比Pandas或者R这类东西更方便更好管理。特别是在单机作为桌面工具使用，不是很经济。现在不是2000年前后那十年了。可以选择的很多。小规模的桌面使用，Pandas之类的工具就很好。办公室级别的，或者企业高实时性项目需求，关系型数据库是经典的解决方案。再大型的，新一代的分布式数据分析工具更有针对性。你这种情况，我推荐学一下Python，用Python的工具集（Pandas＋Jupyter什么的）去做数据分析。
平时在工作中也经常会需要自己写sql提取数据，无他，除了一方面自己是负责推荐系统的产品经理，做推荐系统经常需要提取流水数据进行分析，评估算法优劣，另一方面确实是人手不足。其实产品经理在人手充裕时还是更多的需要去梳理分析思路而不是动手实践，毕竟术业有专攻。但假设你身处创业公司或者一个需要和开发配合快速迭代的团队，懂点sql提取数据自行分析是一个不错的技能。毕竟开发gg被你骚扰多几次就烦了，关键时候留一手，不要影响整体进度还是很有必要。（像我们这种白天开会pk需求，晚上写需求体验产品然后同时提数据的产品狗你感受下==）那么要学到怎样的程度呢？我建议是能够建立分析用的临时表，加些简单条件进行数据提取即可。
而这些，仅仅需要你懂creat table，select，count，group by,order by以及简单的join和条件筛选就可以胜任了。在数据库分析操作其实是不如excel灵活方便的，但之所以有知友说有些东西不能靠excel，是指在数据量特别大的时候（excel限制最大行1024*1024），比如像QQ音乐一天动辄几十亿的听歌流水，区区百万行肯定放不下，还不算你的机器内存能否吃的动简单的excel筛选。这样的excel分析你自己尝试一下就知道捉襟见肘了。于是，对于数据分析我建议是不同工具合理搭配:1.对于百万量级以下的，可以从数据库提取后放到excel或者spss，几个选项勾选就可以获得分布情况等统计结果何乐而不为？2.对于百万量级以上的，看实际需要，可以在数据库直接用包含group by，count等语句统计想要的结果，或者是通过随机抽样压缩成一个样本导入excel或spss进行分析。
