Cách sử dụng SQL trong Google BigQuery để định dạng tên viết hoa chữ đúng

Sửa lỗi tiêu chuẩn hóa tên trong Google BigQuery: Hướng dẫn thực hành

Hãy tưởng tượng bạn nhận được một báo cáo trong đó các tên ở khắp nơi—một số viết hoa toàn bộ, một số khác viết hoa chữ thường và một số hoàn toàn không nhất quán. Đó không chỉ là vấn đề thẩm mỹ; một định dạng chuẩn hóa là rất quan trọng để phân tích dữ liệu sạch. 🧐

Kịch bản này nghe có vẻ quen thuộc nếu bạn đang xử lý các tập dữ liệu lưu trữ tên giám đốc hoặc nhân viên bán hàng. Khi những cái tên như "STEVE MARK" và "ANDRY WIU" kết hợp với các mục được định dạng chính xác như "Jonathan Lu", công việc của bạn sẽ trở nên khó khăn một cách không cần thiết. 🙈

Rất may, SQL trong Google BigQuery cung cấp các công cụ mạnh mẽ để giải quyết vấn đề này. Ngay cả khi bạn không phải là người hâm mộ REGEX hoặc không chắc chắn về tính phức tạp của nó, vẫn có một giải pháp để chuyển những tên này thành chữ hoa thích hợp (trong đó chữ cái đầu tiên của mỗi từ là chữ hoa). Kết quả? Một bộ dữ liệu sạch sẽ, chuyên nghiệp!

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách chuẩn hóa hiệu quả tên đầy đủ trong BigQuery bằng các kỹ thuật SQL đơn giản. Cuối cùng, bạn sẽ có một danh sách tiêu chuẩn như "Steve Mark" và "Sally Chow" thay vì tình trạng hỗn loạn hiện tại của họ. Hãy dọn dẹp dữ liệu của bạn và làm cho nó tỏa sáng! ✨

Chuyển đổi tên thành chữ hoa chữ thường: Giải thích từng bước

Các tập lệnh được cung cấp ở trên được thiết kế để giải quyết vấn đề định dạng tên không chuẩn trong Google BigQuery. Phương pháp đầu tiên tận dụng INITCAP là một tính năng SQL tích hợp trong BigQuery. Lệnh này đơn giản và hiệu quả, chuyển đổi bất kỳ chuỗi nào thành định dạng chữ hoa chữ thường thích hợp. Ví dụ: nó chuyển đổi "STEVE MARK" thành "Steve Mark" bằng cách viết hoa chữ cái đầu tiên của mỗi từ và chuyển phần còn lại thành chữ thường. Điều này đặc biệt hữu ích khi xử lý các tập dữ liệu lớn mà sự không nhất quán có thể làm gián đoạn việc báo cáo. Hãy coi đây như một cây đũa thần để làm cho bản trình bày dữ liệu của bạn sẵn sàng với nỗ lực tối thiểu. 🪄

Phương pháp thứ hai giới thiệu REGEXP_REPLACE, một cách tiếp cận chi tiết hơn bằng cách sử dụng các biểu thức chính quy (REGEX). Kỹ thuật này cung cấp khả năng kiểm soát chính xác trong quá trình chuyển đổi văn bản. Bằng cách đầu tiên sử dụng THẤP HƠN để đảm bảo tất cả các ký tự đều là chữ thường, REGEXP_REPLACE sau đó áp dụng mẫu để viết hoa chữ cái đầu tiên của mỗi từ. Phương pháp này lý tưởng khi xử lý dữ liệu không chuẩn, chẳng hạn như dữ liệu đầu vào có mẫu viết hoa hoặc ký tự đặc biệt không mong muốn. Hình ảnh đang cố gắng sắp xếp một danh sách khách mời hỗn loạn cho một đám cưới; cách tiếp cận này đảm bảo mọi tên đều được định dạng đẹp mắt và nhất quán. 💍

Phương pháp thứ ba, sử dụng một hàm tạm thời do người dùng xác định (UDF), đặc biệt phù hợp với các bộ dữ liệu phức tạp có yêu cầu định dạng duy nhất. Bằng cách tạo một hàm tùy chỉnh bằng JavaScript trong BigQuery, phương pháp này sẽ xử lý từng tên một cách linh hoạt hơn. Nó chia tên thành mảng, áp dụng logic định dạng cho từng phần tử và kết hợp chúng lại thành một chuỗi được định dạng chính xác. Cách tiếp cận mô-đun này rất tuyệt vời cho các nhóm cần giải pháp có thể tái sử dụng, thích ứng với cấu trúc dữ liệu đang phát triển. Ví dụ: nếu cơ sở dữ liệu của công ty lưu trữ tên có siêu dữ liệu bổ sung hoặc dấu phân cách hỗn hợp thì UDF sẽ cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh và linh hoạt.

Mỗi phương pháp được tạo ra để giải quyết một trường hợp sử dụng cụ thể, mang lại sự cân bằng giữa tính đơn giản, độ chính xác và khả năng thích ứng. Ví dụ, INITCAP Phương pháp này nhanh chóng và hiệu quả đối với các tập dữ liệu sạch, trong khi phương pháp REGEX mang lại tính linh hoạt cho dữ liệu hơi lộn xộn. Mặt khác, phương pháp UDF tỏa sáng khi xử lý các đầu vào có tính biến đổi cao. Những kỹ thuật này đảm bảo rằng bất kể trạng thái của tập dữ liệu của bạn là gì, bạn có thể chuẩn hóa tên một cách hiệu quả và duy trì kết quả đầu ra chuyên nghiệp, tinh tế. Với những công cụ như thế này, việc dọn dẹp tập dữ liệu của bạn không còn giống như một trận chiến khó khăn nữa mà là một nhiệm vụ có thể đạt được và thỏa mãn! 🌟

-- 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.

Hợp lý hóa việc dọn dẹp dữ liệu bằng các kỹ thuật SQL nâng cao

Khi làm việc với các tập dữ liệu không nhất quán trong Google BigQuery, việc đảm bảo tiêu chuẩn hóa trên các lĩnh vực là rất quan trọng đối với độ chính xác và khả năng sử dụng của dữ liệu. Một thách thức chính nảy sinh khi quản lý các cột có nhiều văn bản, chẳng hạn như tên, trong đó việc viết hoa không nhất quán có thể làm gián đoạn quá trình phân tích. Ngoài các kỹ thuật chuyển đổi trường hợp tiêu chuẩn, BigQuery còn mang đến cơ hội làm phong phú thêm việc dọn dẹp dữ liệu của bạn bằng logic bổ sung. Ví dụ: bạn có thể gặp phải các tình huống trong đó một số từ nhất định (như "McDonald" hoặc "O'Connor") yêu cầu các quy tắc định dạng đặc biệt có chức năng chung như INITCAP có thể không xử lý hiệu quả. Bằng cách kết hợp SQL với logic có điều kiện hoặc UDF bên ngoài, bạn có thể tinh chỉnh các phép biến đổi để xử lý các ngoại lệ đó một cách liền mạch. 🚀

Một góc độ hữu ích khác là tích hợp những chuyển đổi này vào quy trình công việc lớn hơn. Ví dụ: trong khi xóa tên, bạn cũng có thể cần xác thực chúng theo danh sách được xác định trước hoặc áp dụng bộ lọc để xác định các điểm bất thường. Bằng cách nhúng logic chuyển đổi trường hợp vào Biểu thức bảng chung (CTE), bạn có thể tạo các truy vấn mô-đun giúp đơn giản hóa việc gỡ lỗi và cải thiện khả năng sử dụng lại. Cách tiếp cận theo lớp này cho phép bạn xử lý việc định dạng và xác thực trong một đường dẫn duy nhất, tiết kiệm thời gian và công sức. Những quy trình như vậy đặc biệt có giá trị trong các hoạt động quy mô lớn như lập hồ sơ khách hàng hoặc phân tích tiếp thị.

Cuối cùng, việc tận dụng khả năng mở rộng của BigQuery là yếu tố thay đổi cuộc chơi khi xử lý các tập dữ liệu lớn. Cho dù đó là hàng triệu hàng tên khách hàng hay bản ghi dữ liệu khu vực, các kỹ thuật SQL được tối ưu hóa như UDF và REGEX đều đảm bảo hiệu suất vẫn hiệu quả. Việc kết hợp các công cụ này với các phương pháp hay nhất, chẳng hạn như lập chỉ mục và phân vùng, đảm bảo rằng ngay cả những truy vấn phức tạp nhất cũng được thực thi nhanh chóng. Bằng cách áp dụng cách tiếp cận toàn diện, bạn không chỉ giải quyết được vấn đề định dạng ngay lập tức mà còn đặt nền tảng cho một cơ sở dữ liệu sạch sẽ và có thể bảo trì. 🌟