Аналіз даних за допомогою SQL. Розширені методи перетворення даних в уявлення

Cathy Tanimura

SQL було створено як інструмент обробки даних. Незважаючи на те, що він зазвичай використовується для роботи з базами даних, його можливості набагато більші. Коректний SQL дозволяє легко обробляти масивні набори даних на високій швидкості. Особливо багатообіцяючою перспективою є використання SQL для великих наборів даних, що зберігаються в хмарі. Завдяки дещо складнішим структурам SQL аналітик даних може видобувати з них знання з великою ефективністю.

Ця практична книга призначена для спеціалістів із обробки даних і тих, хто хоче використовувати SQL для дослідження великих наборів даних. Він демонструє як популярні, так і трохи менш відомі прийоми побудови SQL-запитів, що дозволяє вирішувати навіть дуже складні завдання та оптимально використовувати властивості цієї мови при роботі з даними. Такі поняття, як з’єднання, віконні функції, підзапити та регулярні вирази, представлено новим та інноваційним способом. Продемонстрував, як комбінувати різні техніки для швидшого досягнення цілей за допомогою легкого для розуміння та читання коду. Описаний матеріал проілюстровано численними прикладами SQL-запитів, щоб ви могли плавно переходити до вирішення конкретних задач у сфері обробки, аналізу та майнінгу даних.

Найцікавіші питання:

• підготовка даних до аналізу
• аналіз часових рядів за допомогою SQL
• когортний аналіз для вивчення поточних змін
• аналіз тексту за допомогою розширених функцій і операторів SQL
• виявлення викиди
• аналіз експериментів (тести A/B)

SQL: ось як ви робите надійні висновки з даних!

Про автора книги

Кеті Танімура — аналітик даних із понад двадцятирічним досвідом. Вона також досягла успіху в створенні груп аналізу даних і необхідної інфраструктури. Вона також керувала командами кількох провідних технологічних компаній. Він багато років використовує SQL для роботи з більшістю комерційних і відкритих баз даних.

Зміст:

Передмова

Розділ 1. Аналіз за допомогою SQL

• Що таке аналіз даних?
• Чому SQL?

  Що таке SQL?

  Переваги SQL

  SQL і R або Python

  SQL як елемент процесу аналізу даних

• Типи баз даних і способи роботи з ними

  Рядкові бази даних

  Стовпчасті бази даних

  Інші типи інфраструктури даних

• Резюме

Розділ 2. Підготовка даних до аналізу

• Типи даних

  Типи даних у базах даних

  Структуровані та неструктуровані дані

  Кількісні та якісні дані

  Дані з першої, другої та третьої рук

  Розріджені дані

• Структура SQL-запиту
• Профілювання – розподіл даних

  Гістограми та частота появи

  Групування

  N-bin техніка

• Профілювання — якість даних

  Виявлення дублікатів

  Дедуплікація за допомогою пропозицій GROUP BY і DISTINCT

• Підготовка — очищення даних

  Очищення даних за допомогою перетворень інструкцій CASE

  Перетворення та приведення типів

  Робота з нулями: coalesce, nullif і nvl функції.