Следующая статья поможет вам: Освоение Google BigQuery: лучшие функции и методы для успеха в науке о данных
Google BigQuery — это мощный инструмент для аналитиков данных и специалистов по данным, позволяющий с легкостью выполнять сложные операции с данными. В этом блоге мы рассмотрим некоторые важные функции и методы, которые вы можете использовать для оптимизации работы с BigQuery, в том числе дата diff bigquery, часовые пояса bigquery, левое соединение, и более. Кроме того, мы познакомим вас с RATH, мощной альтернативой традиционным инструментам анализа и визуализации данных с открытым исходным кодом.
5 важных советов по запросам, которые вы должны знать
Разница в дате BigQuery и часовых поясах
Обработка дат и времени в BigQuery — обычная задача, особенно при вычислении разницы между двумя датами. Для этого можно использовать дата diff bigquery функция. Эта функция принимает три аргумента: первую дату, вторую дату и единицу времени, в которой вы хотите измерить разницу (например, ДЕНЬ, ЧАС, МИНУТА и т. д.).
Кроме того, работа с часовые пояса bigquery имеет важное значение для многих проектов данных. Вы можете легко конвертировать между различными часовыми поясами, используя ДАТАВРЕМЯ или TIMESTAMP функции. Например, для преобразования TIMESTAMP к определенному часовому поясу, используйте TIMESTAMP с желаемым часовым поясом в качестве аргумента.
Соединения BigQuery: левое соединение, внешнее соединение и перекрестное соединение.
Соединение таблиц в BigQuery — важный метод объединения данных из разных источников. В BigQuery доступно несколько типов соединений, в том числе левое соединение, внешнее соединение bigqueryи перекрестное соединение bigquery.
А левое соединение возвращает все строки из левой таблицы и соответствующие строки из правой таблицы со значениями NULL, если совпадений нет. Ан внешнее соединение bigquery возвращает все строки из обеих таблиц со значениями NULL в столбцах, где совпадений нет. Наконец, перекрестное соединение bigquery возвращает декартово произведение обеих таблиц, где каждая строка в первой таблице связана с каждой строкой во второй таблице.
Подсчет, оператор case и агрегатные функции
Агрегирование данных — еще один важный аспект анализа данных. счетчик больших запросов Функция используется для подсчета количества строк в таблице или количества значений, отличных от NULL, в определенном столбце. Помимо подсчета, другие агрегатные функции, такие как процентиль, средний по большому запросуи ранг большого запроса могут быть использованы для эффективного обобщения данных.
оператор случая bigquery условное выражение, которое позволяет выполнять различные вычисления на основе определенных условий. Это особенно полезно, когда вы хотите классифицировать или сегментировать данные на основе определенных критериев.
Преобразование строки в дату и работа с массивами
Иногда вам может понадобиться преобразовать строку в формат даты в BigQuery. Для этого можно использовать bigquery преобразовать строку в дату функция, которая принимает строку и формат даты в качестве аргументов и возвращает значение даты.
Работа с массивами в BigQuery — тоже распространенная задача. Платформа предлагает различные функции массива больших запросов которые облегчают манипулирование и обработку массивов. Например, вы можете использовать ARRAY_LENGTH функция для нахождения длины массива или ARRAY_CONCAT Функция для объединения двух массивов. Чтобы преобразовать массив в строку, используйте массив bigquery в строку Функция, которая принимает массив и разделитель в качестве аргументов и возвращает строковое представление массива.
Данные BigQuery, база данных и интеграция с GCP
Данные BigQuery хранится в таблицах в наборах данных, которые являются контейнерами для связанных таблиц. Вы можете управлять своим база данных больших запросов с помощью Google Cloud Console или интерфейса командной строки (CLI). Используя BigQuery, вы можете эффективно анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, что делает его идеальным выбором для специалистов по данным, которые хотят извлечь ценную информацию из своих данных.
Являясь частью Google Cloud Platform (GCP), большой запрос gcp интеграция позволяет беспрепятственно взаимодействовать с другими сервисами GCP. Например, вы можете импортировать данные из Google Cloud Storage или Google Sheets и экспортировать данные в различные форматы, такие как CSV, JSON или Avro.
Автоматизируйте визуализацию и исследование данных BigQuery
Для специалистов по данным, которые хотят поднять свои навыки на новый уровень, визуализировать и исследовать свои данные с помощью инструмента автоматического обучения, РАТ (откроется в новой вкладке) предлагает мощную альтернативу с открытым исходным кодом традиционным инструментам анализа и визуализации данных. RATH использует механизм расширенной аналитики для обнаружения закономерностей, идей и причинно-следственных связей, а также может автоматически генерировать многомерные визуализации данных.
С RATH вы можете подготовьте свои данные, преобразовать егои извлекать текстовые шаблоны. Вы также можете генерировать автоматические идеи и исследовать данные в режиме второго пилотачто позволяет легко перемещаться по данным и разбираться в сложных отношениях.
В дополнение к мощным аналитическим возможностям RATH позволяет вам создавать визуализации данных и выполнять причинно-следственный анализ. Используя RATH, вы можете эффективно обнаруживать скрытые идеи и раскрывать весь потенциал ваших данных.
Учебные ресурсы и поддержка сообщества
При погружении в BigQuery, RATH или любой другой инструмент анализа данных важно иметь доступ к учебным ресурсам и поддерживающему сообществу. Рассмотрите возможность изучения RATH GitHub (откроется в новой вкладке) репозиторий и присоединиться к Дискорд-сообщество (откроется в новой вкладке) чтобы быть в курсе последних событий, делиться своими знаниями и учиться у других.
Кроме того, вам могут быть полезны другие инструменты и платформы для анализа данных, такие как Trifacta, Ponder.io, lux-org и hex.tech. Эти инструменты могут помочь вам расширить свои навыки и получить более глубокое понимание ландшафта науки о данных.
Подведение итогов
Освоение BigQuery и его основных функций, таких как дата diff bigquery, часовые пояса bigquery, левое соединениеи счетчик больших запросов, может значительно расширить ваши возможности в области обработки данных. Кроме того, изучение альтернатив, таких как RATH, может дать вам возможность автоматизированного анализа и визуализации данных, что в конечном итоге позволит вам раскрыть весь потенциал ваших данных.
Сохраняйте любопытство, продолжайте учиться и используйте возможности анализа данных и инструментов обработки данных для продвижения своих проектов. Удачного анализа!