Cara Menggunakan SQL di Google BigQuery untuk Memformat Nama dalam Huruf yang Benar

Memperbaiki Standardisasi Nama di Google BigQuery: Panduan Praktis

Bayangkan menerima laporan dengan nama yang tersebar dimana-mana—ada yang menggunakan huruf besar semua, ada yang menggunakan huruf kapital, dan ada yang tidak konsisten. Ini bukan hanya masalah estetika; format standar sangat penting untuk analisis data yang bersih. 🧐

Skenario ini mungkin terdengar familier jika Anda berurusan dengan kumpulan data yang menyimpan nama direktur atau staf penjualan. Ketika nama seperti "STEVE MARK" dan "ANDRY WIU" digabungkan dengan entri yang diformat dengan benar seperti "Jonathan Lu", pekerjaan Anda menjadi terlalu menantang. 🙈

Untungnya, SQL di Google BigQuery menyediakan alat canggih untuk mengatasi masalah ini. Bahkan jika Anda bukan penggemar REGEX atau tidak yakin dengan seluk-beluknya, ada solusi untuk mengubah nama-nama ini menjadi huruf besar (di mana huruf pertama setiap kata adalah huruf besar). Hasilnya? Kumpulan data yang bersih dan profesional!

Dalam artikel ini, kita akan mempelajari cara menstandarkan nama lengkap secara efisien di BigQuery menggunakan teknik SQL sederhana. Pada akhirnya, Anda akan memiliki daftar standar seperti "Steve Mark" dan "Sally Chow" alih-alih keadaan kacau saat ini. Mari bersihkan data Anda dan buat data Anda bersinar! ✨

Mengubah Nama menjadi Huruf Besar: Penjelasan Langkah demi Langkah

Skrip yang disediakan di atas dirancang untuk mengatasi masalah pemformatan nama yang tidak standar di Google BigQuery. Metode pertama memanfaatkan INITCAP fungsi, yang merupakan fitur SQL bawaan di BigQuery. Perintah ini mudah dan efisien, mengubah string apa pun menjadi format huruf yang tepat. Misalnya, ini mengubah "STEVE MARK" menjadi "Steve Mark" dengan menggunakan huruf besar pada huruf pertama setiap kata dan mengubah sisanya menjadi huruf kecil. Hal ini sangat berguna ketika menangani kumpulan data berukuran besar yang ketidakkonsistenannya dapat mengganggu pelaporan. Anggap saja ini sebagai tongkat ajaib untuk membuat presentasi data Anda siap dengan sedikit usaha. 🪄

Metode kedua memperkenalkan REGEXP_REPLACE, pendekatan yang lebih terperinci menggunakan ekspresi reguler (REGEX). Teknik ini memberikan kontrol yang tepat atas proses transformasi teks. Dengan terlebih dahulu menggunakan LEBIH RENDAH berfungsi untuk memastikan semua karakter menggunakan huruf kecil, REGEXP_REPLACE kemudian menerapkan pola untuk menggunakan huruf besar pada huruf pertama setiap kata. Metode ini ideal ketika menangani data non-standar, seperti masukan dengan pola kapitalisasi yang tidak terduga atau karakter khusus. Gambar mencoba mengatur daftar tamu yang kacau untuk pernikahan; pendekatan ini memastikan setiap nama diformat dengan indah dan konsisten. 💍

Cara ketiga, yang memanfaatkan a fungsi sementara yang ditentukan pengguna (UDF), sangat cocok untuk kumpulan data kompleks dengan persyaratan pemformatan unik. Dengan membuat fungsi khusus menggunakan JavaScript dalam BigQuery, metode ini memproses setiap nama secara lebih dinamis. Ini membagi nama menjadi array, menerapkan logika pemformatan ke setiap elemen, dan menggabungkannya kembali menjadi string yang diformat dengan benar. Pendekatan modular ini sangat baik untuk tim yang membutuhkan solusi yang dapat digunakan kembali dan beradaptasi dengan struktur data yang terus berkembang. Misalnya, jika database perusahaan menyimpan nama dengan metadata tambahan atau pembatas campuran, UDF memberikan opsi fleksibilitas dan penyesuaian.

Setiap metode telah dirancang untuk mengatasi kasus penggunaan tertentu, menawarkan keseimbangan antara kesederhanaan, presisi, dan kemampuan beradaptasi. Misalnya, INITCAP Metode ini cepat dan efektif untuk kumpulan data yang bersih, sedangkan pendekatan REGEX memberikan fleksibilitas untuk data yang sedikit berantakan. Di sisi lain, metode UDF unggul ketika menangani input yang sangat bervariasi. Teknik-teknik ini memastikan bahwa apa pun status kumpulan data Anda, Anda dapat menstandardisasi nama secara efektif dan mempertahankan hasil yang profesional dan sempurna. Dengan alat seperti ini, membersihkan kumpulan data Anda tidak lagi terasa seperti perjuangan berat, melainkan tugas yang dapat dicapai dan memuaskan! 🌟

-- 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.

Menyederhanakan Pembersihan Data dengan Teknik SQL Tingkat Lanjut

Saat bekerja dengan kumpulan data yang tidak konsisten di Google BigQuery, memastikan standarisasi di seluruh bidang sangat penting untuk keakuratan dan kegunaan data. Tantangan utama muncul saat mengelola kolom yang banyak teks, seperti nama, karena penggunaan huruf besar yang tidak konsisten dapat mengganggu analisis. Selain teknik transformasi kasus standar, BigQuery memberikan peluang untuk memperkaya pembersihan data Anda dengan logika tambahan. Misalnya, Anda mungkin menemukan skenario ketika kata-kata tertentu (seperti "McDonald" atau "O'Connor") memerlukan aturan pemformatan khusus yang fungsi umum seperti INITCAP mungkin tidak dapat ditangani secara efektif. Dengan menggabungkan SQL dengan logika kondisional atau UDF eksternal, Anda dapat menyempurnakan transformasi untuk menangani pengecualian tersebut dengan lancar. 🚀

Sudut pandang lain yang berguna adalah mengintegrasikan transformasi ini ke dalam alur kerja yang lebih besar. Misalnya, saat membersihkan nama, Anda mungkin juga perlu memvalidasinya berdasarkan daftar yang telah ditentukan sebelumnya atau menerapkan filter untuk mengidentifikasi anomali. Dengan menyematkan logika konversi kasus ke dalam Common Table Expressions (CTEs), Anda dapat membuat kueri modular yang menyederhanakan proses debug dan meningkatkan penggunaan kembali. Pendekatan berlapis ini memungkinkan Anda menangani pemformatan dan validasi dalam satu saluran, sehingga menghemat waktu dan tenaga. Proses seperti ini sangat berharga dalam operasi berskala besar seperti pembuatan profil pelanggan atau analisis pemasaran.

Terakhir, memanfaatkan skalabilitas BigQuery adalah sebuah terobosan ketika menangani kumpulan data yang sangat besar. Baik itu jutaan baris nama pelanggan atau catatan data regional, teknik SQL yang dioptimalkan seperti UDF dan REGEX memastikan kinerja tetap efisien. Menggabungkan alat-alat ini dengan praktik terbaik, seperti pengindeksan dan partisi, memastikan bahwa kueri yang paling rumit sekalipun dapat dieksekusi dengan cepat. Dengan mengambil pendekatan komprehensif, Anda tidak hanya menyelesaikan masalah pemformatan secara langsung namun juga menetapkan landasan untuk database yang bersih dan dapat dipelihara. 🌟