先说数据准备这块。数据分析最头疼的就是数据质量，我习惯先用几个语句快速排查问题。比如检查缺失值：
还有重复值检测：
这些基础检查能省去后面很多麻烦。另外，日期处理也是常遇到的问题，我常用的日期格式化语句是这样的：
接下来重点说说窗口函数，这真是数据分析的神器。比如要计算移动平均：
还有排名问题，比如找出每个部门薪资前三的员工：
多维度分析离不开GROUP BY的进阶用法。比如要做多层级的汇总：
条件统计也很实用，比如同时统计不同金额区间的订单数：
性能优化方面，有几个特别要注意的点。首先是索引，除了常规索引，多列索引的顺序很重要：
临时表在大数据量处理时很好用：
存储过程适合复杂的数据处理流程：
最后分享几个实战技巧。数据透视可以用CASE WHEN实现：
递归查询处理树形结构数据：
说实话，MySQL做数据分析确实有些局限，比如机器学习算法支持不够，可视化也得借助其他工具。但在快速产出业务洞察、构建简单数据看板时，直接基于业务数据库做分析还是很高效的。关键是要活用SQL的各种特性，把数据处理逻辑尽量放在数据库层面，这样才能发挥最大效能。
这些技巧都是实际项目中总结出来的，希望能帮到大家。数据分析这条路，边做边学最重要，共勉！