Kaip naudoti SQL „Google BigQuery“, kad tinkamai suformatuotų vardus

Vardų standartizavimo taisymas „Google BigQuery“: praktinis vadovas

Įsivaizduokite, kad gaunate pranešimą, kuriame pavadinimai yra visur – vieni rašomi didžiosiomis raidėmis, kiti – tinkamomis raidėmis, o kai kurie tiesiog nenuoseklūs. Tai ne tik estetinė problema; standartizuotas formatas yra labai svarbus švariai duomenų analizei. 🧐

Šis scenarijus gali atrodyti pažįstamas, jei dirbate su duomenų rinkiniais, kuriuose saugomi direktoriaus ar pardavėjo vardai. Kai tokie pavadinimai kaip „STEVE MARK“ ir „ANDRY WIU“ susimaišo su tinkamai suformatuotais įrašais, pvz., „Jonathan Lu“, jūsų darbas tampa be reikalo sudėtingas. 🙈

Laimei, SQL sistemoje „Google BigQuery“ yra galingų įrankių šiai problemai spręsti. Net jei nesate REGEX gerbėjas arba nesate tikri dėl jo sudėtingumo, yra sprendimas, kaip šiuos pavadinimus paversti tinkamomis didžiosiomis raidėmis (kai pirmoji kiekvieno žodžio raidė yra didžioji). Rezultatas? Švarus, profesionalus duomenų rinkinys!

Šiame straipsnyje išnagrinėsime, kaip efektyviai standartizuoti pilnus vardus „BigQuery“ naudojant paprastus SQL metodus. Pabaigoje vietoje dabartinės chaotiškos būsenos turėsite standartizuotą sąrašą, pvz., „Steve Mark“ ir „Sally Chow“. Išvalykime jūsų duomenis ir pasirūpinkime, kad jie spindėtų! ✨

Vardų pakeitimas tinkama raide: žingsnis po žingsnio paaiškinimas

Aukščiau pateikti scenarijai yra skirti išspręsti nestandartinio vardų formatavimo „Google BigQuery“ problemą. Pirmasis metodas išnaudoja INITCAP funkcija, kuri yra „BigQuery“ integruota SQL funkcija. Ši komanda yra nesudėtinga ir efektyvi, bet kurią eilutę paverčianti tinkamu didžiųjų ir mažųjų raidžių formatu. Pavyzdžiui, jis konvertuoja „STEVE MARK“ į „Steve Mark“, kiekvieno žodžio pirmąją raidę rašydamas didžiosiomis, o likusias paversdamas mažosiomis. Tai ypač naudinga tvarkant didelius duomenų rinkinius, kur dėl neatitikimų gali sutrikti ataskaitų teikimas. Pagalvokite apie tai kaip apie stebuklingą lazdelę, leidžiančią minimaliomis pastangomis paruošti duomenų pateikimą. 🪄

Antrasis metodas pristato REGEXP_REPLACE, detalesnis metodas, naudojant reguliariąsias išraiškas (REGEX). Ši technika leidžia tiksliai valdyti teksto transformavimo procesą. Iš pradžių naudojant AZEMESNIS funkcija, kad visi simboliai būtų mažosiomis raidėmis, tada REGEXP_REPLACE pritaiko šabloną, kad pirmoji kiekvieno žodžio raidė būtų rašoma didžiosiomis raidėmis. Šis metodas idealiai tinka dirbant su nestandartiniais duomenimis, pvz., įvestimis su netikėtais didžiųjų raidžių rašymo raštais arba specialiaisiais simboliais. Nuotrauka, bandanti suorganizuoti chaotišką svečių sąrašą vestuvėms; Šis metodas užtikrina, kad kiekvienas vardas būtų suformatuotas gražiai ir nuosekliai. 💍

Trečiasis metodas, kuris naudoja a laikina vartotojo apibrėžta funkcija (UDF), ypač tinka sudėtingiems duomenų rinkiniams su unikaliais formatavimo reikalavimais. Sukūrus tinkintą funkciją naudojant „JavaScript“ sistemoje „BigQuery“, šis metodas kiekvieną pavadinimą apdoroja dinamiškiau. Jis suskaido pavadinimus į masyvus, kiekvienam elementui pritaiko formatavimo logiką ir vėl sujungia juos į tinkamai suformatuotą eilutę. Šis modulinis metodas puikiai tinka komandoms, kurioms reikia daugkartinio naudojimo sprendimų, kurie prisitaikytų prie besikeičiančių duomenų struktūrų. Pavyzdžiui, jei įmonės duomenų bazėje saugomi vardai su papildomais metaduomenimis arba mišriais skyrikliais, UDF suteikia lankstumo ir tinkinimo parinkčių.

Kiekvienas metodas buvo sukurtas atsižvelgiant į konkretų naudojimo atvejį, suteikiant pusiausvyrą tarp paprastumo, tikslumo ir pritaikomumo. Pavyzdžiui, INITCAP metodas yra greitas ir efektyvus švariems duomenų rinkiniams, o REGEX metodas suteikia universalumo šiek tiek netvarkingiems duomenims. Kita vertus, UDF metodas puikiai tinka dirbant su labai kintamomis įvestimis. Šie metodai užtikrina, kad neatsižvelgiant į duomenų rinkinio būseną, galėsite efektyviai standartizuoti pavadinimus ir išlaikyti profesionalią, nušlifuotą išvestį. Naudojant tokius įrankius, duomenų rinkinio valymas nebeatrodo kaip kova į kalną, o veikiau pasiekiama ir patenkinama užduotis! 🌟

-- 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.

Duomenų valymo supaprastinimas naudojant pažangias SQL technologijas

Kai dirbate su nenuosekliais duomenų rinkiniais „Google BigQuery“., norint užtikrinti duomenų tikslumą ir patogumą naudoti, labai svarbu užtikrinti standartizavimą įvairiose srityse. Pagrindinis iššūkis iškyla tvarkant stulpelius, kuriuose yra daug teksto, pvz., pavadinimus, kur nenuoseklus didžiųjų raidžių rašymas gali sutrikdyti analizę. Be standartinių didžiųjų raidžių transformavimo metodų, „BigQuery“ suteikia galimybę praturtinti duomenų valymą papildoma logika. Pavyzdžiui, galite susidurti su scenarijais, kai tam tikriems žodžiams (pvz., „McDonald“ arba „O'Connor“) reikia specialių formatavimo taisyklių, kurios atlieka bendrąsias funkcijas, pvz. INITCAP gali neveikti efektyviai. Sujungę SQL su sąlygine logika arba išoriniais UDF, galite tiksliai sureguliuoti transformacijas, kad tokios išimtys būtų tvarkomos sklandžiai. 🚀

Kitas naudingas aspektas yra šių transformacijų integravimas į didesnes darbo eigas. Pavyzdžiui, valant pavadinimus taip pat gali tekti juos patikrinti pagal iš anksto nustatytus sąrašus arba taikyti filtrus, kad nustatytų anomalijas. Įterpdami didžiųjų raidžių konvertavimo logiką į bendrąsias lentelės išraiškas (CTE), galite sukurti modulines užklausas, kurios supaprastina derinimą ir pagerina pakartotinį naudojimą. Šis daugiasluoksnis metodas leidžia tvarkyti formatavimą ir patvirtinimą vienu konvejeriu, sutaupant laiko ir pastangų. Tokie procesai ypač vertingi atliekant didelio masto operacijas, tokias kaip klientų profiliavimas ar rinkodaros analizė.

Galiausiai, naudojant „BigQuery“ mastelio keitimo galimybes, tvarkomi didžiuliai duomenų rinkiniai. Nesvarbu, ar tai būtų milijonai klientų vardų eilučių, ar regioninių duomenų įrašai, optimizuoti SQL metodai, tokie kaip UDF ir REGEX, užtikrina, kad našumas išliktų efektyvus. Šių įrankių sujungimas su geriausia praktika, pvz., indeksavimu ir skaidymu, užtikrina, kad net sudėtingiausios užklausos būtų vykdomos greitai. Taikydami visapusišką požiūrį ne tik išspręsite formatavimo problemą, bet ir sukursite švarios ir prižiūrimos duomenų bazės pagrindą. 🌟