Dans ce chapitre, vous allez configurer votre environnement Databricks et explorer l’Airbnb Open Dataset. Vous apprendrez les compétences SQL essentielles pour interroger, filtrer et résumer des données au sein du Databricks Lakehouse. Au travers d’exercices, vous vous entraînerez à simplifier des requêtes complexes avec des sous‑requêtes et à optimiser les performances sur de grands volumes de données grâce à la commande `OPTIMIZE`. Ce chapitre fournit les bases nécessaires pour analyser et gérer efficacement des données 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 en utilisant le jeu de données Airbnb dans Databricks SQL Notebooks. À travers des exercices pratiques, vous calculerez des statistiques descriptives et exploiterez des fonctions fenêtre pour des calculs complexes. Vous réaliserez également du feature engineering afin de créer des métriques pertinentes qui génèrent des insights actionnables. À la fin de ce chapitre, vous serez en mesure d’appliquer avec assurance des analyses avancées dans des scénarios de conseil réels pour produire des résultats concrets, en accord avec la stratégie data‑driven de Data X.

Analytique d’insights

Analyser les relations

Utiliser les fonctions fenêtrées

Feature engineering

Composer des statistiques récapitulatives

Recommandations fondées sur les données

Applications analytiques

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

Dans ce chapitre, vous allez explorer l’art et la méthode pour concevoir des visualisations interactives et construire des tableaux de bord complets avec Databricks.

En tirant parti de différents types de graphiques, comme les histogrammes, les cartes thermiques et les cartes géographiques, vous révélerez des distributions, des corrélations et des tendances spatiales. Des filtres interactifs permettront d’explorer dynamiquement les quartiers, les notes de commentaires et les fourchettes de prix.

Visualisation avec Databricks AI/BI

Configuration du tableau de bord

Définir l’objectif

Visualiser les tendances

Visualiser les corrélations

Conclusion

 Visualisation de données

Metadata sheet

Dans cette étude de cas, vous apprendrez à réaliser une analyse de données dans Databricks en utilisant SQL dans Databricks.
Vous commencerez par explorer et nettoyer le jeu de données Airbnb, puis vous créerez des visualisations et des 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 logement les plus performants, et de proposer des stratégies concrètes pour évaluer la demande et améliorer la performance des hôtes avec une précision fondée sur les données.

<h2>Analyse de données dans Databricks</h2>
<p>Cette étude de cas propose une approche pratique pour améliorer les compétences en analyse de données dans Databricks, en mettant l'accent sur l'utilisation du langage SQL. Les participants commenceront par utiliser l'ensemble de données Airbnb, qui contient des informations sur les annonces, les réservations et 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 les charger dans Databricks. Cette étape fondamentale garantit que l'analyse repose sur des données précises et pertinentes.</p> 
<h2>Développement de visualisations et de tableaux de bord</h2> 
<p>Après le nettoyage des données, l'étude de cas aborde 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 pertinents. Ces visualisations vous aideront à identifier les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes dans les données. En transformant les données brutes en formats visuels facilement compréhensibles, vous serez en mesure de transmettre des informations complexes de manière concise, les rendant ainsi accessibles aux parties prenantes à tous les niveaux.</p>

 <h2>Analyse stratégique et prise de décision</h2> <p>La dernière partie de l'étude de cas se concentre sur l'application des données nettoyées et des informations visuelles afin d'identifier les quartiers et les types de chambres les plus performants dans l'ensemble de données Airbnb. Vous utiliserez des requêtes SQL dans Databricks pour analyser les indicateurs de performance et élaborer des stratégies concrètes qui aideront les hôtes à améliorer leur visibilité et leurs performances. À la fin de cette étude de cas, vous serez en mesure d'utiliser les informations issues des données pour influencer les décisions commerciales et 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 des insights.

Étude de cas : analyse de données dans Databricks

Apprenez à analyser les données Airbnb à l'aide de SQL dans Databricks, à créer des tableaux de bord et à en tirer des informations exploitables.

Conclusion

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