Kuinka käyttää SQL:ää Google BigQueryssa nimien muotoiluun oikeassa tapauksessa

Nimen standardoinnin korjaaminen Google BigQueryssa: Käytännön opas

Kuvittele, että saat raportin, jossa nimet ovat kaikkialla – jotkin isoilla kirjaimilla, toiset oikeilla kirjaimilla ja jotkut aivan ristiriitaisia. Se ei ole vain esteettinen ongelma; standardoitu muoto on ratkaisevan tärkeä puhtaan data-analyysin kannalta. 🧐

Tämä skenaario saattaa kuulostaa tutulta, jos käsittelet tietojoukkoja, jotka tallentavat johtajan tai myyjän nimet. Kun nimet, kuten "STEVE MARK" ja "ANDRY WIU", sekoittuvat oikein muotoiltuihin merkintöihin, kuten "Jonathan Lu", työstäsi tulee tarpeettoman haastavaa. 🙈

Onneksi Google BigQueryn SQL tarjoaa tehokkaita työkaluja tämän ongelman ratkaisemiseen. Vaikka et olisi REGEX-fani tai epävarma sen monimutkaisuudesta, on olemassa ratkaisu muuttaa nämä nimet oikeisiin kirjaimiin (jossa jokaisen sanan ensimmäinen kirjain on iso kirjain). Tulos? Puhdas, ammattimainen tietojoukko!

Tässä artikkelissa tutkimme, kuinka BigQueryn täydet nimet standardisoidaan tehokkaasti yksinkertaisilla SQL-tekniikoilla. Lopussa sinulla on standardoitu luettelo, kuten "Steve Mark" ja "Sally Chow" nykyisen kaoottisen tilan sijaan. Siivotaan tietosi ja tehdään niistä loistavia! ✨

Komento	Käyttöesimerkki
INITCAP	Käytetään merkkijonon jokaisen sanan ensimmäisen kirjaimen kirjoittamiseen ja muunnetaan kaikki muut kirjaimet pieniksi. Esimerkki: INITCAP('STEVE MARK') tuloksena "Steve Mark".
LOWER	Muuntaa kaikki merkkijonon merkit pieniksi kirjaimiksi. Esimerkki: LOWER('ANDRY WIU') tuloksena 'andry wiu'.
REGEXP_REPLACE	Korvaa säännöllisen lausekkeen mallia vastaavat merkkijonon osat. Esimerkki: REGEXP_REPLACE('jonathan lu', r'(bw)', UPPER('1')) kirjoittaa jokaisen sanan ensimmäisen kirjaimen isolla.
ARRAY_TO_STRING	Yhdistää taulukon elementit yhdeksi merkkijonoksi määritetyllä erottimella. Esimerkki: ARRAY_TO_STRING(['Steve', 'Mark'], ' ') tuloksena "Steve Mark".
SPLIT	Jakaa merkkijonon alimerkkijonojen joukoksi määritetyn erottimen perusteella. Esimerkki: SPLIT('Jonathan Lu', '') tuloksena ['Jonathan', 'Lu'].
UNNEST	Muuntaa taulukon riviksi, mikä mahdollistaa toiminnot yksittäisille elementeille. Esimerkki: UNNEST(SPLIT('Jonathan Lu', ' ')) luo erilliset rivit Jonathanille ja Lu:lle.
WITH	Luo yhteisen taulukkolausekkeen (CTE) monimutkaisten kyselyjen tai uudelleenkäytettävien alikyselyjen järjestämistä varten. Esimerkki: WITH test_data AS (VALITSE 'Jonathan Lu').
CREATE TEMP FUNCTION	Määrittää tilapäisen käyttäjän määrittämän funktion (UDF) mukautettujen toimintojen kyselyssä. Esimerkki: CREATE TEMP FUNCTION ProperCase(syöttö STRING) AS (...).
UPPER	Muuntaa kaikki merkkijonon merkit isoiksi kirjaimiksi. Esimerkki: UPPER('steve-merkki') tuloksena "STEVE MARK".

Nimien muuntaminen oikeaan kirjainkoon: vaiheittainen selitys

Yllä olevat skriptit on suunniteltu ratkaisemaan Google BigQueryn standardoimattomasta nimen muotoilusta johtuva ongelma. Ensimmäinen menetelmä hyödyntää funktio, joka on BigQueryn sisäänrakennettu SQL-ominaisuus. Tämä komento on suoraviivainen ja tehokas, ja se muuttaa minkä tahansa merkkijonon oikeaan kirjainmuotoon. Se esimerkiksi muuntaa "STEVE MARK" -sanan "Steve Mark" kirjoittamalla jokaisen sanan ensimmäisen kirjaimen ja muuttamalla loput pieniksi. Tämä on erityisen hyödyllistä käsiteltäessä suuria tietojoukkoja, joissa epäjohdonmukaisuudet voivat häiritä raportointia. Ajattele tätä taikasauvana, jolla saat datasi esittelyvalmiiksi vähällä vaivalla. 🪄

Toinen menetelmä esittelee , tarkempi lähestymistapa, jossa käytetään säännöllisiä lausekkeita (REGEX). Tämä tekniikka tarjoaa tarkan hallinnan tekstin muunnosprosessissa. Käyttämällä ensin -toiminto varmistaa, että kaikki merkit ovat pieniä, REGEXP_REPLACE käyttää sitten mallia, joka kirjoittaa jokaisen sanan ensimmäisen kirjaimen isolla kirjaimella. Tämä menetelmä on ihanteellinen, kun käsitellään epästandardia dataa, kuten syötteitä, joissa on odottamattomia isoja kirjaimia tai erikoismerkkejä. Kuva yrittää järjestää kaoottinen vieraslista häitä varten; Tämä lähestymistapa varmistaa, että jokainen nimi on muotoiltu kauniisti ja johdonmukaisesti. 💍

Kolmas menetelmä, joka käyttää a , sopii erityisen hyvin monimutkaisille tietojoukoille, joilla on ainutlaatuiset muotoiluvaatimukset. Luomalla mukautetun funktion JavaScriptillä BigQueryssa tämä menetelmä käsittelee jokaisen nimen dynaamisemmin. Se jakaa nimet taulukoiksi, soveltaa muotoilulogiikkaa jokaiseen elementtiin ja yhdistää ne takaisin oikein muotoilluksi merkkijonoksi. Tämä modulaarinen lähestymistapa sopii erinomaisesti tiimeille, jotka tarvitsevat uudelleenkäytettäviä ratkaisuja, jotka mukautuvat kehittyviin tietorakenteisiin. Jos esimerkiksi yrityksen tietokantaan on tallennettu nimiä lisämetatiedoilla tai sekaisin erottimilla, UDF tarjoaa joustavuutta ja mukautusvaihtoehtoja.

Jokainen menetelmä on suunniteltu vastaamaan tiettyä käyttötapausta ja tarjoaa tasapainon yksinkertaisuuden, tarkkuuden ja mukautuvuuden välillä. Esimerkiksi, menetelmä on nopea ja tehokas puhtaille tietojoukoille, kun taas REGEX-lähestymistapa tarjoaa monipuolisuutta hieman sotkuisille tiedoille. Toisaalta UDF-menetelmä loistaa erittäin vaihtelevien syötteiden käsittelyssä. Nämä tekniikat varmistavat, että tietojoukkosi tilasta riippumatta voit standardoida nimet tehokkaasti ja ylläpitää ammattimaista, hiottua tulosta. Tällaisilla työkaluilla tietojoukon puhdistaminen ei enää tunnu ylämäkeen taistelulta, vaan pikemminkin saavutettavissa olevalta ja tyydyttävältä tehtävältä! 🌟

-- 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.

Tietojen puhdistamisen virtaviivaistaminen kehittyneillä SQL-tekniikoilla

Kun työskentelet epäjohdonmukaisten tietojoukkojen kanssa , eri alojen standardoinnin varmistaminen on elintärkeää tietojen tarkkuuden ja käytettävyyden kannalta. Keskeinen haaste syntyy hallittaessa paljon tekstiä sisältäviä sarakkeita, kuten nimiä, joissa epäjohdonmukainen kirjain voi häiritä analysointia. Tavallisten tapausten muunnostekniikoiden lisäksi BigQuery tarjoaa mahdollisuuksia rikastaa tietojen puhdistusta lisälogiikalla. Saatat esimerkiksi kohdata skenaarioita, joissa tietyt sanat (kuten "McDonald" tai "O'Connor") vaativat erityisiä muotoilusääntöjä, jotka yleiset toimivat, kuten ei ehkä käsitellä tehokkaasti. Yhdistämällä SQL:n ehdolliseen logiikkaan tai ulkoisiin UDF-tiedostoihin, voit hienosäätää muunnoksia käsittelemään tällaisia ​​poikkeuksia saumattomasti. 🚀

Toinen hyödyllinen näkökulma on näiden muutosten integrointi suurempiin työnkulkuihin. Esimerkiksi kun puhdistat nimiä, saatat joutua tarkistamaan ne ennalta määritettyjen luetteloiden perusteella tai käyttämään suodattimia poikkeamien tunnistamiseksi. Upottamalla tapausten muunnoslogiikan Common Table Expressions (CTE) -lausekkeisiin voit luoda modulaarisia kyselyitä, jotka yksinkertaistavat virheenkorjausta ja parantavat uudelleenkäytettävyyttä. Tämän kerrostetun lähestymistavan avulla voit käsitellä muotoilua ja validointia yhdessä liukuhihnassa, mikä säästää aikaa ja vaivaa. Tällaiset prosessit ovat erityisen arvokkaita suurissa toiminnoissa, kuten asiakasprofiloinnissa tai markkinointianalytiikassa.

Lopuksi BigQueryn skaalautuvuuden hyödyntäminen muuttaa pelin valtavia tietojoukkoja käsiteltäessä. Olipa kyse miljoonista riveistä asiakkaiden nimiä tai alueellisia tietueita, optimoidut SQL-tekniikat, kuten UDF ja REGEX, varmistavat, että suorituskyky pysyy tehokkaana. Näiden työkalujen yhdistäminen parhaisiin käytäntöihin, kuten indeksointiin ja osiointiin, varmistaa, että monimutkaisimmatkin kyselyt suoritetaan nopeasti. Ottamalla kokonaisvaltaisen lähestymistavan et vain ratkaise välitöntä muotoiluongelmaa, vaan luo perustan puhtaalle ja ylläpidettävälle tietokannalle. 🌟

1. Mitä tekee toiminto tekee?
2. The funktio kirjoittaa isolla jokaisen merkkijonon sanan ensimmäisen kirjaimen ja muuntaa loput pieniksi.
3. Voi käsittelemään reunatapauksia, kuten nimiä erikoismerkeillä?
4. Kyllä, voit tehdä mukautettuja kuvioita ottaa huomioon nimiä, joissa on väliviiva tai heittomerkki, kuten "O'Connor".
5. Mitä hyötyä on a BigQueryssa tähän tehtävään?
6. Kanssa a , voit luoda uudelleen käytettävää, muokattavaa logiikkaa ainutlaatuisten muotoiluhaasteiden käsittelemiseksi, mikä tekee siitä ihanteellisen suurille tai monimutkaisille tietojoukoille.
7. Kuinka voin vahvistaa muunnokseni?
8. Yhdistä muunnosi CTE:iden kanssa, jotta voit verrata tulosteita vertailutaulukoihin tai -kuvioihin paremman tarkkuuden saavuttamiseksi.
9. Käsitteleekö BigQuery suuria tietojoukkoja tehokkaasti näiden toimintojen avulla?
10. Kyllä, BigQuery on suunniteltu käsittelemään valtavia tietojoukkoja ja käyttämään optimoituja kyselyitä, kuten niitä, joilla on ja takaa nopean toteutuksen.
11. Onko olemassa tapaa automatisoida tämä prosessi?
12. Voit ajoittaa SQL-skriptejä BigQueryssa tai integroida ne työnkulkuihin työkalujen, kuten Dataflow tai Cloud Composer, avulla.
13. Voiko tämä prosessi käsitellä monikielistä dataa?
14. Kyllä, mutta saatat joutua säätämään kuvioita tai käytä kielikohtaista logiikkaa UDF-tiedostoissasi.
15. Mikä on paras tapa testata näitä skriptejä?
16. Luo testitietojoukkoja ja suorita kyselyitä osajoukoille varmistaaksesi, että tulos vastaa odotuksiasi, ennen kuin käytät niitä koko tietojoukossa.
17. Miten käsittelen täysin isoja nimiä?
18. Ensinnäkin, käytä muuntaa ne pieniksi ja käytä sitten tai REGEX-pohjaisia ​​muunnoksia.
19. Voivatko nämä menetelmät käsitellä useilla kielillä tallennettuja nimiä?
20. Kyllä, BigQuery toimii kuten ja UDF:t ovat mukautettavissa, mutta lisälogiikkaa voidaan tarvita ei-latinalaisille kirjoille.
21. Entä jos nimeni on jaettu useisiin kenttiin?
22. Käyttää yhdistää kentät yhdeksi sarakkeeksi ennen muunnosten käyttämistä.

BigQueryn nimien standardoinnin ei tarvitse olla päänsärkyä. Käyttämällä sisäänrakennettuja toimintoja, kuten INITCAP, tai hyödyntämällä mukautettuja REGEX-kuvioita, voit muuntaa sotkuisimmatkin tietojoukot puhtaiksi, yhdenmukaisiksi muodoiksi. Oikea lähestymistapa riippuu tietojoukosi monimutkaisuudesta ja koosta. 😊

Käsitteletpä sitten asiakasluetteloita, työntekijätietoja tai markkinointitietoja, oikea muotoilu takaa selkeyden ja ammattimaisuuden. Nämä tekniikat eivät ainoastaan ​​puhdista nykyistä tietojoukkoasi, vaan auttavat myös rakentamaan skaalautuvia työnkulkuja tulevia tarpeita varten. Hyvin jäsennelty tietokanta on aina vaivan arvoinen! 🌟