Adları Doğru Durumda Biçimlendirmek için Google BigQuery'de SQL Nasıl Kullanılır?

Google BigQuery'de Ad Standardizasyonunu Düzeltme: Pratik Bir Kılavuz

Her yerde isimlerin yer aldığı bir rapor aldığınızı hayal edin; bazıları büyük harflerle, diğerleri uygun harflerle, bazıları ise tamamen tutarsız. Bu sadece estetik bir sorun değil; Temiz veri analizi için standartlaştırılmış bir format çok önemlidir. 🧐

Yönetici veya satış elemanı adlarını saklayan veri kümeleriyle ilgileniyorsanız bu senaryo tanıdık gelebilir. "STEVE MARK" ve "ANDRY WIU" gibi isimler "Jonathan Lu" gibi düzgün biçimlendirilmiş girişlerle birleştiğinde işiniz gereksiz derecede zorlayıcı hale gelir. 🙈

Neyse ki Google BigQuery'deki SQL, bu sorunun üstesinden gelmek için güçlü araçlar sağlıyor. REGEX hayranı olmasanız veya karmaşıklıklarından emin olmasanız bile, bu adları büyük harfe (her kelimenin ilk harfinin büyük olduğu) dönüştürmenin bir çözümü vardır. Sonuç? Temiz, profesyonel bir veri kümesi!

Bu makalede, basit SQL tekniklerini kullanarak BigQuery'de tam adların nasıl verimli bir şekilde standartlaştırılacağını keşfedeceğiz. Sonunda, mevcut kaotik durumları yerine "Steve Mark" ve "Sally Chow" gibi standartlaştırılmış bir listeye sahip olacaksınız. Verilerinizi temizleyelim ve parlatalım! ✨

Emretmek	Kullanım Örneği
INITCAP	Bir dizedeki her kelimenin ilk harfini büyük yapmak ve diğer tüm harfleri küçük harfe dönüştürmek için kullanılır. Örnek: INITCAP('STEVE MARK') sonuçlar 'Steve Mark'.
LOWER	Bir dizedeki tüm karakterleri küçük harfe dönüştürür. Örnek: ALT('ANDRY WIU') sonuçlar 'andry wiu'.
REGEXP_REPLACE	Bir dizenin normal ifade düzeniyle eşleşen bölümlerini değiştirir. Örnek: REGEXP_REPLACE('jonathan lu', r'(bw)', UPPER('1')) her kelimenin ilk harfini büyük yazar.
ARRAY_TO_STRING	Bir dizinin öğelerini belirtilen sınırlayıcıyla tek bir dizede birleştirir. Örnek: ARRAY_TO_STRING(['Steve', 'İşaret'], ' ') sonuçlar 'Steve Mark'.
SPLIT	Belirtilen sınırlayıcıya göre bir dizeyi alt dizeler dizisine böler. Örnek: SPLIT('Jonathan Lu'; ' ') sonuçlar ['Jonathan', 'Lu'].
UNNEST	Bir diziyi bir dizi satıra dönüştürerek tek tek öğeler üzerinde işlemler yapılmasına olanak tanır. Örnek: UNNEST(SPLIT('Jonathan Lu', ' ')) 'Jonathan' ve 'Lu' için ayrı satırlar oluşturur.
WITH	Karmaşık sorguları veya yeniden kullanılabilir alt sorguları düzenlemek için bir Ortak Tablo İfadesi (CTE) oluşturur. Örnek: test_data AS İLE ('Jonathan Lu'yu SEÇİN).
CREATE TEMP FUNCTION	Özel işlemler için bir sorgu içinde geçici bir kullanıcı tanımlı işlevi (UDF) tanımlar. Örnek: SICAKLIK İŞLEVİNİ OLUŞTUR ProperCase(giriş STRING) AS (...).
UPPER	Bir dizedeki tüm karakterleri büyük harfe dönüştürür. Örnek: ÜST('steve işareti') sonuçlar 'STEVE MARK'.

İsimleri Doğru Duruma Dönüştürmek: Adım Adım Açıklama

Yukarıda sağlanan komut dosyaları, Google BigQuery'de standartlaştırılmamış ad biçimlendirmesi sorununu çözmek için tasarlanmıştır. İlk yöntem, BigQuery'de yerleşik bir SQL özelliği olan işlev. Bu komut basit ve etkilidir; herhangi bir dizeyi uygun bir büyük/küçük harf biçimine dönüştürür. Örneğin "STEVE MARK" kelimesini her kelimenin ilk harfini büyük yapıp geri kalanını küçük harfe çevirerek "Steve Mark" haline dönüştürür. Bu, özellikle tutarsızlıkların raporlamayı kesintiye uğratabileceği büyük veri kümelerini işlerken kullanışlıdır. Bunu, verilerinizi minimum çabayla sunuma hazır hale getirecek sihirli bir değnek olarak düşünün. 🪄

İkinci yöntem tanıtılıyor , düzenli ifadeleri (REGEX) kullanan daha ayrıntılı bir yaklaşım. Bu teknik, metin dönüştürme süreci üzerinde hassas kontrol sağlar. İlk önce şunu kullanarak REGEXP_REPLACE, tüm karakterlerin küçük harf olmasını sağlayan bir işlev kullanır ve ardından her kelimenin ilk harfini büyük yapmak için bir kalıp uygular. Bu yöntem, beklenmedik büyük harf kullanımı kalıplarına veya özel karakterlere sahip girdiler gibi standart dışı verilerle uğraşırken idealdir. Bir düğün için kaotik bir davetli listesi düzenlemeye çalışan resim; bu yaklaşım her ismin güzel ve tutarlı bir şekilde biçimlendirilmesini sağlar. 💍

Üçüncü yöntem ise bir , benzersiz biçimlendirme gereksinimleri olan karmaşık veri kümeleri için özellikle uygundur. BigQuery'de JavaScript kullanarak özel bir işlev oluşturan bu yöntem, her adı daha dinamik bir şekilde işler. Adları dizilere böler, her öğeye biçimlendirme mantığını uygular ve bunları tekrar uygun şekilde biçimlendirilmiş bir dizede birleştirir. Bu modüler yaklaşım, gelişen veri yapılarına uyum sağlayan yeniden kullanılabilir çözümlere ihtiyaç duyan ekipler için mükemmeldir. Örneğin, bir şirketin veritabanı adları ek meta verilerle veya karışık sınırlayıcılarla saklıyorsa, UDF esneklik ve özelleştirme seçenekleri sağlar.

Her yöntem, basitlik, kesinlik ve uyarlanabilirlik arasında bir denge sunarak belirli bir kullanım durumunu ele alacak şekilde hazırlanmıştır. Örneğin, yöntemi temiz veri kümeleri için hızlı ve etkilidir; REGEX yaklaşımı ise biraz dağınık veriler için çok yönlülük sağlar. Öte yandan, oldukça değişken girdilerle uğraşırken UDF yöntemi öne çıkıyor. Bu teknikler, veri kümenizin durumu ne olursa olsun adları etkili bir şekilde standartlaştırabilmenizi ve profesyonel, gösterişli bir çıktı elde edebilmenizi sağlar. Bunun gibi araçlarla veri kümenizi temizlemek artık zorlu bir mücadele gibi değil, ulaşılabilir ve tatmin edici bir görev gibi geliyor! 🌟

-- 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.

Gelişmiş SQL Teknikleriyle Veri Temizlemeyi Kolaylaştırma

Tutarsız veri kümeleriyle çalışırken Alanlar arasında standardizasyonun sağlanması, veri doğruluğu ve kullanılabilirlik açısından hayati öneme sahiptir. Tutarsız büyük harf kullanımının analizi bozabileceği, adlar gibi metin ağırlıklı sütunları yönetirken önemli bir zorluk ortaya çıkar. BigQuery, standart vaka dönüştürme tekniklerinin ötesinde, ek mantıkla veri temizlemenizi zenginleştirme fırsatları sunar. Örneğin, belirli kelimelerin ("McDonald" veya "O'Connor" gibi) genel işlevlerin gerektirdiği özel biçimlendirme kurallarını gerektirdiği senaryolarla karşılaşabilirsiniz. etkili bir şekilde ele alınamayabilir. SQL'i koşullu mantıkla veya harici UDF'lerle birleştirerek, bu tür istisnaları sorunsuz bir şekilde ele almak için dönüşümlerde ince ayar yapabilirsiniz. 🚀

Bir başka yararlı açı da bu dönüşümleri daha büyük iş akışlarına entegre etmektir. Örneğin adları temizlerken, bunları önceden tanımlanmış listelere göre doğrulamanız veya anormallikleri belirlemek için filtreler uygulamanız da gerekebilir. Büyük/küçük harf dönüştürme mantığını Ortak Tablo İfadelerine (CTE'ler) yerleştirerek, hata ayıklamayı basitleştiren ve yeniden kullanılabilirliği artıran modüler sorgular oluşturabilirsiniz. Bu katmanlı yaklaşım, biçimlendirme ve doğrulamayı tek bir işlem hattında gerçekleştirmenize olanak tanıyarak zamandan ve emekten tasarruf etmenizi sağlar. Bu tür süreçler özellikle müşteri profili oluşturma veya pazarlama analitiği gibi büyük ölçekli operasyonlarda değerlidir.

Son olarak, BigQuery'nin ölçeklenebilirliğinden yararlanmak, büyük veri kümelerini işlerken oyunun kurallarını değiştiren bir şeydir. Milyonlarca satırlık müşteri adı veya bölgesel veri kayıtları olsun, UDF'ler ve REGEX gibi optimize edilmiş SQL teknikleri performansın verimli kalmasını sağlar. Bu araçların indeksleme ve bölümleme gibi en iyi uygulamalarla birleştirilmesi, en karmaşık sorguların bile hızlı bir şekilde yürütülmesini sağlar. Kapsamlı bir yaklaşım benimseyerek yalnızca acil biçimlendirme sorununu çözmekle kalmaz, aynı zamanda temiz ve bakımı kolay bir veritabanının temelini de oluşturursunuz. 🌟

1. Ne işe yarar? işlevi var mı?
2. işlev, bir dizedeki her kelimenin ilk harfini büyük harfe çevirir ve geri kalanını küçük harfe dönüştürür.
3. Olabilmek özel karakterlere sahip adlar gibi uç durumları mı ele alıyorsunuz?
4. Evet, özel desenler oluşturabilirsiniz "O'Connor" gibi kısa çizgi veya kesme işareti içeren adları hesaba katmak için.
5. Bir kullanmanın faydası nedir? Bu görev için BigQuery'de misiniz?
6. bir ile benzersiz biçimlendirme zorluklarının üstesinden gelmek için yeniden kullanılabilir, özelleştirilebilir mantık oluşturabilirsiniz; bu da onu büyük veya karmaşık veri kümeleri için ideal hale getirir.
7. Dönüşümlerimi nasıl doğrulayabilirim?
8. Daha iyi doğruluk için çıktıları referans tabloları veya kalıplarıyla çapraz kontrol etmek üzere dönüşümlerinizi CTE'lerle birleştirin.
9. BigQuery bu işlevlerle büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işliyor mu?
10. Evet, BigQuery çok büyük veri kümelerini işleyecek ve aşağıdakiler gibi optimize edilmiş sorguları kullanacak şekilde tasarlanmıştır: Ve hızlı yürütülmesini sağlar.
11. Bu süreci otomatikleştirmenin bir yolu var mı?
12. SQL komut dosyalarını BigQuery'de planlayabilir veya Dataflow ya da Cloud Composer gibi araçlar aracılığıyla bunları iş akışlarına entegre edebilirsiniz.
13. Bu süreç çok dilli verileri işleyebilir mi?
14. Evet, ancak kalıpları ayarlamanız gerekebilir. veya UDF'lerinizde dile özgü mantığı kullanın.
15. Bu komut dosyalarını test etmenin en iyi yolu nedir?
16. Çıktının tam veri kümesine uygulanmadan önce beklentilerinizi karşıladığından emin olmak için test veri kümeleri oluşturun ve alt kümeler üzerinde sorgular çalıştırın.
17. Tamamen büyük harfli adlarla nasıl başa çıkabilirim?
18. İlk önce kullanın bunları küçük harfe dönüştürmek için ardından uygulayın veya REGEX tabanlı dönüşümler.
19. Bu yöntemler birden fazla dilde saklanan adları işleyebilir mi?
20. Evet, BigQuery şu şekilde çalışır: ve UDF'ler uyarlanabilir ancak Latin olmayan alfabeler için ek mantık gerekebilir.
21. Adlarım birden fazla alana bölünmüşse ne olur?
22. Kullanmak Dönüşümleri uygulamadan önce alanları tek bir sütunda birleştirmek için.

BigQuery'de adların standartlaştırılması baş ağrısı olmak zorunda değil. INITCAP gibi yerleşik işlevleri kullanarak veya özel REGEX kalıplarından yararlanarak en karmaşık veri kümelerini bile temiz, tutarlı formatlara dönüştürebilirsiniz. Doğru yaklaşım, veri kümenizin karmaşıklığına ve boyutuna bağlıdır. 😊

Müşteri listelerini, çalışan kayıtlarını veya pazarlama verilerini işliyor olsanız da, doğru biçimlendirme netlik ve profesyonellik sağlar. Bu teknikler yalnızca mevcut veri kümenizi temizlemekle kalmaz, aynı zamanda gelecekteki ihtiyaçlar için ölçeklenebilir iş akışları oluşturmanıza da yardımcı olur. İyi yapılandırılmış bir veritabanı her zaman çabaya değer! 🌟