Com utilitzar SQL a Google BigQuery per donar format als noms en el cas correcte

Correcció de l'estandardització de noms a Google BigQuery: una guia pràctica

Imagineu-vos que rebeu un informe on els noms estan per tot arreu: alguns en majúscules, d'altres en majúscules i minúscules correctes i alguns totalment inconsistents. No és només una qüestió estètica; un format estandarditzat és crucial per a l'anàlisi de dades netes. 🧐

Aquest escenari pot semblar familiar si esteu tractant amb conjunts de dades que emmagatzemen noms de directors o venedors. Quan noms com "STEVE MARK" i "ANDRY WIU" es barregen amb entrades amb el format adequat com "Jonathan Lu", el vostre treball esdevé un repte innecessari. 🙈

Afortunadament, SQL a Google BigQuery ofereix eines potents per abordar aquest problema. Fins i tot si no sou un fan de REGEX o no esteu segur de les seves complexitats, hi ha una solució per transformar aquests noms en el cas adequat (on la primera lletra de cada paraula és majúscula). El resultat? Un conjunt de dades net i professional!

En aquest article, explorarem com estandarditzar de manera eficient els noms complets a BigQuery mitjançant tècniques SQL senzilles. Al final, tindreu una llista estandarditzada com "Steve Mark" i "Sally Chow" en lloc del seu estat caòtic actual. Netegem les teves dades i fem-les brillar! ✨

Comandament	Exemple d'ús
INITCAP	S'utilitza per posar en majúscula la primera lletra de cada paraula d'una cadena mentre es converteix totes les altres lletres a minúscules. Exemple: INITCAP('STEVE MARK') resulta en 'Steve Mark'.
LOWER	Converteix tots els caràcters d'una cadena en minúscules. Exemple: INFERIOR('ANDRY WIU') resulta en 'andry wiu'.
REGEXP_REPLACE	Substitueix parts d'una cadena que coincideixen amb un patró d'expressió regular. Exemple: REGEXP_REPLACE('jonathan lu', r'(bw)', UPPER('1')) posa en majúscula la primera lletra de cada paraula.
ARRAY_TO_STRING	Combina elements d'una matriu en una sola cadena, amb un delimitador especificat. Exemple: ARRAY_TO_STRING(['Steve', 'Marca'], '') resulta en 'Steve Mark'.
SPLIT	Divideix una cadena en una matriu de subcadenes en funció d'un delimitador especificat. Exemple: SPLIT('Jonathan Lu', '') resulta en ['Jonathan', 'Lu'].
UNNEST	Converteix una matriu en una sèrie de files, permetent operacions sobre elements individuals. Exemple: UNNEST(SPLIT('Jonathan Lu', '')) genera files separades per a "Jonathan" i "Lu".
WITH	Crea una expressió de taula comuna (CTE) per organitzar consultes complexes o subconsultes reutilitzables. Exemple: WITH test_data AS (SELECT 'Jonathan Lu').
CREATE TEMP FUNCTION	Defineix una funció temporal definida per l'usuari (UDF) dins d'una consulta per a operacions personalitzades. Exemple: CREATE TEMP FUNCTION ProperCase (entrada STRING) COM (...).
UPPER	Converteix tots els caràcters d'una cadena a majúscules. Exemple: UPPER('steve mark') resulta en "STEVE MARK".

Transformar els noms al cas adequat: una explicació pas a pas

Els scripts proporcionats anteriorment estan dissenyats per abordar el problema del format de nom no estandarditzat a Google BigQuery. El primer mètode aprofita el funció, que és una funció SQL integrada a BigQuery. Aquesta ordre és senzilla i eficient, transformant qualsevol cadena en un format de minúscules adequat. Per exemple, converteix "STEVE MARK" en "Steve Mark" posant en majúscula la primera lletra de cada paraula i convertint la resta en minúscules. Això és especialment útil quan es gestionen grans conjunts de dades on les inconsistències poden interrompre els informes. Penseu en això com una vareta màgica per preparar la vostra presentació de dades amb el mínim esforç. 🪄

El segon mètode introdueix , un enfocament més granular que utilitza expressions regulars (REGEX). Aquesta tècnica proporciona un control precís sobre el procés de transformació del text. Utilitzant primer el funció per garantir que tots els caràcters estiguin en minúscules, REGEXP_REPLACE aplica un patró per posar en majúscula la primera lletra de cada paraula. Aquest mètode és ideal quan es tracta de dades no estàndard, com ara entrades amb patrons de majúscules inesperats o caràcters especials. Imatge intentant organitzar una llista caòtica de convidats per a un casament; aquest enfocament garanteix que cada nom tingui un format bonic i coherent. 💍

El tercer mètode, que utilitza a , és especialment adequat per a conjunts de dades complexos amb requisits de format únics. En crear una funció personalitzada amb JavaScript a BigQuery, aquest mètode processa cada nom de manera més dinàmica. Divideix els noms en matrius, aplica la lògica de format a cada element i els torna a combinar en una cadena amb el format adequat. Aquest enfocament modular és excel·lent per als equips que necessiten solucions reutilitzables que s'adaptin a les estructures de dades en evolució. Per exemple, si la base de dades d'una empresa emmagatzema noms amb metadades addicionals o delimitadors mixts, l'UDF ofereix opcions de flexibilitat i personalització.

Cada mètode s'ha dissenyat per abordar un cas d'ús específic, oferint un equilibri entre simplicitat, precisió i adaptabilitat. Per exemple, el El mètode és ràpid i eficaç per a conjunts de dades nets, mentre que l'enfocament REGEX proporciona versatilitat per a dades lleugerament desordenades. D'altra banda, el mètode UDF brilla quan es tracta d'entrades molt variables. Aquestes tècniques garanteixen que, independentment de l'estat del vostre conjunt de dades, podeu estandarditzar els noms de manera eficaç i mantenir una sortida professional i polida. Amb eines com aquestes, netejar el vostre conjunt de dades ja no sembla una batalla difícil, sinó una tasca assolible i satisfactòria. 🌟

-- Approach 1: Using BigQuery's INITCAP function (Optimized for simplicity)
-- This approach converts names to Proper Case using INITCAP, handling capitalization directly.
SELECT
  INITCAP(Director) AS StandardizedDirector,
  INITCAP(Salesperson) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- The INITCAP function automatically handles capitalizing the first letter of each word.
-- Ensure you replace 'your_dataset.your_table' with your actual table reference.

-- Approach 2: Applying REGEX to ensure each word's first letter is capitalized
SELECT
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Director), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS StandardizedDirector,
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Salesperson), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- This method first converts all text to lowercase using LOWER,
-- and then capitalizes the first letter of each word using REGEXP_REPLACE.
-- Replace 'your_dataset.your_table' with your actual table name.

-- Approach 3: Defining a UDF for custom name formatting
CREATE TEMP FUNCTION ProperCase(input STRING) AS (
  (ARRAY_TO_STRING(
    ARRAY(SELECT INITCAP(word)
          FROM UNNEST(SPLIT(input, ' ')) AS word), ' '))
);
-- Applying the UDF to standardize columns
SELECT
  ProperCase(Director) AS StandardizedDirector,
  ProperCase(Salesperson) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- This UDF splits the text into words, applies INITCAP to each, and then joins them back.

-- Test Script: Validate output consistency
WITH test_data AS (
  SELECT 'JONATHAN LU' AS Director, 'STEVE MARK' AS Salesperson
  UNION ALL
  SELECT 'LIAM LEE', 'WINDY WU'
  UNION ALL
  SELECT 'ANDRY WIU', 'SALLY CHOW'
)
SELECT
  INITCAP(Director) AS TestDirector1,
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Salesperson), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS TestSalesperson2
FROM
  test_data;
-- Replace the test_data CTE with your actual dataset to test in production.

Racionalització de la neteja de dades amb tècniques SQL avançades

Quan es treballa amb conjunts de dades inconsistents a , garantir l'estandardització entre camps és vital per a la precisió i la usabilitat de les dades. Un repte clau sorgeix quan es gestionen columnes amb molta text, com ara els noms, on les majúscules incoherents poden interrompre l'anàlisi. Més enllà de les tècniques estàndard de transformació de casos, BigQuery ofereix oportunitats per enriquir la neteja de dades amb una lògica addicional. Per exemple, podeu trobar escenaris en què determinades paraules (com "McDonald" o "O'Connor") requereixen regles de format especials que funcionin genèriques com ara pot no gestionar-se amb eficàcia. En combinar SQL amb lògica condicional o UDF externes, podeu ajustar les transformacions per gestionar aquestes excepcions sense problemes. 🚀

Un altre angle útil és integrar aquestes transformacions en fluxos de treball més grans. Per exemple, mentre netegeu els noms, també haureu de validar-los amb llistes predefinides o aplicar filtres per identificar anomalies. En incrustar la lògica de conversió de minúscules a les expressions de taula comuns (CTE), podeu crear consultes modulars que simplifiquen la depuració i millorin la reutilització. Aquest enfocament en capes us permet gestionar el format i la validació dins d'un sol pipeline, estalviant temps i esforç. Aquests processos són especialment valuosos en operacions a gran escala, com ara l'elaboració de perfils de clients o l'anàlisi de màrqueting.

Finalment, aprofitar l'escalabilitat de BigQuery és un canvi de joc quan es manegen conjunts de dades massius. Tant si es tracta de milions de files de noms de clients com de registres de dades regionals, les tècniques SQL optimitzades com les UDF i REGEX garanteixen que el rendiment segueixi sent eficient. L'associació d'aquestes eines amb les millors pràctiques, com ara la indexació i la partició, garanteix que fins i tot les consultes més complexes s'executen ràpidament. En adoptar un enfocament integral, no només resoleu el problema de format immediat, sinó que també establiu les bases d'una base de dades neta i conservable. 🌟

1. Què fa el funció fer?
2. El La funció posa en majúscula la primera lletra de cada paraula d'una cadena i converteix la resta en minúscules.
3. Can manejar casos extrems com els noms amb caràcters especials?
4. Sí, podeu crear patrons personalitzats per explicar noms amb guionets o apòstrofs, com ara "O'Connor".
5. Quin és el benefici d'utilitzar a a BigQuery per a aquesta tasca?
6. Amb a , podeu crear una lògica personalitzable i reutilitzable per gestionar reptes de format únics, la qual cosa la fa ideal per a conjunts de dades grans o complexos.
7. Com puc validar les meves transformacions?
8. Combineu les vostres transformacions amb CTE per contrastar les sortides amb taules o patrons de referència per obtenir una millor precisió.
9. BigQuery gestiona grans conjunts de dades de manera eficient amb aquestes funcions?
10. Sí, BigQuery està dissenyat per processar conjunts de dades massius i utilitzar consultes optimitzades com les que tenen i garanteix una execució ràpida.
11. Hi ha alguna manera d'automatitzar aquest procés?
12. Podeu programar scripts SQL a BigQuery o integrar-los als fluxos de treball mitjançant eines com Dataflow o Cloud Composer.
13. Aquest procés pot gestionar dades multilingües?
14. Sí, però potser haureu d'ajustar els patrons o utilitzeu la lògica específica de l'idioma a les vostres UDF.
15. Quina és la millor manera de provar aquests scripts?
16. Creeu conjunts de dades de prova i executeu consultes sobre subconjunts per assegurar-vos que la sortida compleix les vostres expectatives abans d'aplicar-les al conjunt de dades complet.
17. Com puc tractar els noms completament majúscules?
18. Primer, utilitzar per convertir-los en minúscules i després aplicar-los o transformacions basades en REGEX.
19. Aquests mètodes poden gestionar noms emmagatzemats en diversos idiomes?
20. Sí, BigQuery funciona com i les UDF són adaptables, però pot ser que calgui lògica addicional per a les escriptures no llatines.
21. Què passa si els meus noms es divideixen en diversos camps?
22. Ús per combinar camps en una sola columna abans d'aplicar transformacions.

Estandarditzar noms a BigQuery no ha de ser un maldecap. Mitjançant l'ús de funcions integrades com INITCAP o aprofitant patrons REGEX personalitzats, podeu transformar fins i tot els conjunts de dades més desordenats en formats nets i coherents. L'enfocament correcte depèn de la complexitat i la mida del vostre conjunt de dades. 😊

Tant si esteu processant llistes de clients, registres d'empleats o dades de màrqueting, el format adequat garanteix claredat i professionalitat. Aquestes tècniques no només netegen el vostre conjunt de dades actual, sinó que també us ajuden a crear fluxos de treball escalables per a necessitats futures. Una base de dades ben estructurada sempre val la pena l'esforç! 🌟