Dans ce chapitre, vous configurerez votre environnement Databricks et explorerez l'ensemble de données ouvert d'Airbnb. Vous apprendrez les compétences SQL essentielles pour interroger, filtrer et résumer des données dans le Lakehouse de Databricks. Au fil des exercices, vous vous exercerez à simplifier des requêtes complexes avec des sous-requêtes et à optimiser la performance pour de grands ensembles de données avec la commande `OPTIMIZE`. Ce chapitre vous donne les bases nécessaires pour analyser et gérer les données efficacement dans Databricks.

Introduction

Environnement Databricks

Analyser la structure des données

Première requête

Évaluation de la qualité des données

Sous-requêtes

Introduction à l'étude de cas

Dans ce chapitre, vous explorerez des techniques analytiques avancées à l'aide de l'ensemble de données Airbnb dans les Notebooks Databricks SQL. Par des exercices pratiques, vous calculerez des statistiques descriptives et exploiterez des fonctions de fenêtrage pour des calculs complexes. Vous ferez aussi de l'ingénierie des caractéristiques afin de créer des indicateurs pertinents qui alimentent des insights concrets. À la fin du chapitre, vous serez en mesure d'appliquer avec assurance des analyses avancées dans des scénarios réels de consultation pour générer des insights actionnables, en accord avec la stratégie axée sur les données de Data X.

Analytique d'insights

Analyser les relations

Utiliser les fonctions de fenêtrage

Génie des caractéristiques

Composer des statistiques sommaires

Applications analytiques

La visualisation de données est un puissant levier pour mieux comprendre des ensembles de données complexes et communiquer efficacement les principaux constats.

Dans ce chapitre, vous explorerez l'art et la science de la création de visualisations interactives et de la conception de tableaux de bord complets avec Databricks.

En tirant parti de divers types de graphiques, comme les diagrammes à barres, les cartes thermiques et les cartes géographiques, vous mettrez en lumière les distributions, les corrélations et les tendances spatiales. Des filtres interactifs vous permettront d'explorer dynamiquement les quartiers, les notes d'évaluation et les fourchettes de prix.

Visualisation avec Databricks AI/BI

Configuration du tableau de bord

Définir l'objectif

Visualiser les tendances

Visualiser les corrélations

Félicitations !

 Visualisation des données

Metadata sheet

Dans cette étude de cas, vous apprendrez à effectuer une analyse de données dans Databricks à l'aide de SQL dans Databricks.
Vous commencerez par explorer et nettoyer l'ensemble de données Airbnb, puis vous passerez à la création de visualisations et de tableaux de bord dans Databricks.
À la fin de l'étude de cas, vous serez en mesure d'identifier les quartiers et les types de chambres les plus performants, et de proposer des stratégies concrètes pour évaluer la demande et améliorer le rendement des hôtes avec une précision axée sur les données.

<h2>Analyse de données dans Databricks</h2>
<p>Cette étude de cas propose une approche pratique pour perfectionner vos compétences en analyse de données dans Databricks, en mettant l’accent sur l’utilisation de SQL. Les participants commenceront par le jeu de données Airbnb, qui contient des données sur les annonces, les réservations et les renseignements sur les hôtes. La phase initiale de l’étude de cas consiste à explorer cet ensemble de données afin d’en comprendre la structure et le contenu, puis à effectuer les étapes nécessaires de nettoyage des données et à charger les données dans Databricks. Cette étape fondamentale garantit que l’analyse repose sur des données exactes et pertinentes.</p> 
<h2>Développer des visualisations et des tableaux de bord</h2> 
<p>Après le nettoyage des données, l’étude de cas passe à un aspect essentiel de l’analyse des données — la création de visualisations et de tableaux de bord. Vous apprendrez à utiliser les puissants outils de visualisation de Databricks pour créer des graphiques et des tableaux de bord riches en enseignements. Ces visualisations vous aideront à repérer les tendances, les motifs et les valeurs aberrantes dans les données. En transformant des données brutes en formats visuels faciles à comprendre, vous pourrez communiquer des renseignements complexes de façon concise et les rendre accessibles aux parties prenantes de tous les niveaux.</p>
 <h2>Analyse stratégique et prise de décision</h2> <p>La dernière partie de l’étude de cas porte sur l’application des données nettoyées et des constats tirés des visualisations afin de repérer les quartiers et les types de logements les plus performants dans les données Airbnb. Vous utiliserez des requêtes SQL dans Databricks pour analyser les indicateurs de performance et dégager des stratégies concrètes qui aideront les hôtes à accroître leur visibilité et à améliorer leurs performances. À la fin de cette étude de cas, vous aurez acquis les compétences nécessaires pour tirer parti d’informations issues des données afin d’influencer les décisions d’affaires et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.</p>

Introduction to Databricks

Intermediate SQL

Apprenez à analyser les données Airbnb avec SQL dans Databricks, créez des tableaux de bord et tirez des insights.

Étude de cas : analyse de données dans Databricks

Analysez les données Airbnb avec SQL dans Databricks, créez des tableaux de bord et tirez-en des informations exploitables.

Évaluation de la qualité des données

Étude de cas : analyse de données dans Databricks

Exercice interactif pratique