1. Vì sao nên dùng Python + SQL?

👉 Kết hợp SQL + Python = workflow phân tích mạnh mẽ, linh hoạt, tự động. 

2. Kết nối Python với SQL – Step-by-Step

🔌 a. Cài thư viện kết nối

pip install sqlalchemy pymysql pandas

📌 Tùy hệ quản trị CSDL bạn dùng, thay pymysql bằng:

• psycopg2 (PostgreSQL)
• pyodbc (SQL Server)

🔑 b. Thiết lập kết nối SQLAlchemy

from sqlalchemy import create_engine

import pandas as pd

# Kết nối MySQL

engine = create_engine("mysql+pymysql://username:password@host:port/database")

# Ví dụ:

# engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/sales_db")

📥 c. Lấy dữ liệu SQL thành pandas DataFrame

query = "SELECT customer_name, revenue, created_at FROM customers"

df = pd.read_sql(query, engine)

print(df.head())

🎯 Giờ bạn đã có DataFrame từ SQL – có thể xử lý, vẽ biểu đồ, export…

3. Trực quan hóa dữ liệu bằng Python

📊 a. Vẽ biểu đồ cột (Top khách hàng)

import matplotlib.pyplot as plt

top = df.groupby("customer_name")["revenue"].sum().sort_values(ascending=False).head(5)

top.plot(kind="bar", figsize=(8,4), title="Top 5 khách hàng theo doanh thu")

plt.ylabel("Doanh thu (VNĐ)")

plt.xlabel("Khách hàng")

plt.tight_layout()

plt.show()

📈 b. Vẽ biểu đồ đường (Doanh thu theo thời gian)

df["created_at"] = pd.to_datetime(df["created_at"])

df_by_date = df.groupby(df["created_at"].dt.to_period("M"))["revenue"].sum()

df_by_date.plot(kind="line", marker="o", title="Doanh thu theo tháng")

plt.ylabel("Doanh thu")

plt.xlabel("Tháng")

plt.tight_layout()

plt.show()

4. Checklist kết nối Python + SQL

✅ Cài thư viện phù hợp với hệ CSDL
✅ Kết nối bằng SQLAlchemy
✅ Dùng pd.read_sql() để lấy data
✅ Làm sạch, xử lý logic trong pandas
✅ Trực quan hóa bằng matplotlib / seaborn 

5. Ứng dụng thực tế

Học Python + SQL thực chiến tại MCI Academy

Bạn muốn học cách kết nối dữ liệu từ SQL để trực quan hóa nhanh, tự động hóa phân tích?
→ Python + SQL là combo mạnh nhất cho Data Analyst hiện đại.

🎓 Khóa học Python for Analyst – MCI Academy

• Từ cơ bản đến kết nối database thật
• Làm việc với SQL (MySQL/PostgreSQL), Excel, Google Sheets
• Vẽ dashboard bằng Python (pandas + matplotlib/seaborn)
• Dự án cuối: Tự động kết nối CSDL → xử lý → vẽ report → gửi mail

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com

👉 Đăng ký ngay để thành thạo kết nối Python + SQL và xây dựng báo cáo như một Data Analyst thực thụ!