Python与MSSQL的结合，助力数据分析（py mssql）

随着人们对数据越来越重视，数据分析和数据挖掘成为了企业发展不可或缺的一部分，而在分析前，我们需要获取可用数据。几乎所有的数据都是在数据库中存放，因此，数据库的选择就变得至关重要。

一个流行的选择是MSSQL，它可以实现便利的存储，可靠的安全性和灵活的查询能力，在一定程度上可以满足数据分析的需求。当然，如果单独使用MSSQL，仍然无法实现自动化的数据分析和可视化，这就需要结合编程语言，从而能够有效地操作MSSQL。

Python是一门易学易用的脚本语言，在机器学习，数据挖掘和数据分析领域拥有许多强大的库，功能强大，在数据获取，处理，可视化方面得到较大的发挥。

因此，将MSSQL和Python结合起来，就可以大大扩展Python的功能，实现数据库的操作，为数据分析搭建良好的基础，实现高效的数据整理和可视化，为企业发展提供更多可能。

要实现MSSQL与Python的结合，需要使用odbc驱动程序，具体步骤如下：

1. 安装Python和MSSQL，并配置数据库信息。

2. 安装pyodbc，它是一个可以实现Python和MSSQL数据库之间交互的驱动程序，语法比较简单而且常用，可以方便地操作MSSQL数据库。

3. 在python文件中引入pyodbc库，创建数据库连接，如下所示：

import pyodbc

conn = pyodbc.connect( DRIVER={SQL Server};

SERVER=localhost;

DATABASE=test;

UID=test;

PWD=test )

4. 使用cursor对象执行任何可以执行的sql语句，如下所示：

cursor = conn.cursor()

cursor.execute( SELECT * FROM employees )

5. 关闭数据库连接：

cursor.close()

conn.close()

以上就是将MSSQL和Python结合起来，助力数据分析的简单步骤，MIT和Python联合使用，可以有效地将数据从数据库中提取，并提供可视化的数据。有了这样一个完善的系统，企业就可以借助数据分析做出更准确的决策，更好地把握市场机遇，发挥出更大的作用。

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