이 챕터에서는 왜 데이터 정제가 중요한지 알아봅니다. 문자열의 앞뒤 공백 처리, 항공편 등록 형식 통일, 문자열 결합 등 간단한 문제부터 해결해 볼 거예요.

데이터 정리 소개

항공편 형식 통일하기 I

항공편 형식 통일하기 II

지저분한 문자열 정리하기

문자열 다듬기 I

문자열 공백 제거 II

문자열 통일하기

문자열 간 유사도 비교하기

SOUNDEX()와 DIFFERENCE()

SOUNDEX()로 이름 비교하기

DIFFERENCE()로 이름 비교하기

데이터 정제 시작하기

이 챕터에서는 데이터 정제 역량을 한층 심화합니다. 결측치를 처리하고, 데이터셋의 중복을 방지하며, 다양한 날짜 형식을 다루는 방법을 배웁니다.

결측치 다루기

결측값 제거하기

빈 공백 제거하기

ISNULL()을 사용해 누락값 채우기

COALESCE()로 결측값 채우기

중복 데이터 피하기

중복 진단하기

중복 처리하기

서로 다른 날짜 형식 다루기

CONVERT() 사용하기

FORMAT() 사용하기

CONVERT() vs FORMAT()

결측치, 중복 데이터, 서로 다른 날짜 형식 다루기

이 챕터에서는 범위를 벗어난 값과 부정확한 데이터를 처리합니다. 또한 서로 다른 데이터 형식을 변환하는 연습을 하고, 마지막으로 패턴 매칭을 통해 이상치를 찾아봅니다.

범위를 벗어난 값과 부정확한 데이터

범위를 벗어난 값인가요, 부정확한 데이터인가요?

범위를 벗어난 값 탐지하기

범위를 벗어난 값 제외하기

부정확한 데이터 감지 및 제외하기

서로 다른 데이터 형식 변환하기

CAST()와 CONVERT() 사용하기

에피소드가 가장 많은 시리즈

패턴 매칭

패턴을 지정하는 문자들

URL 매칭하기

전화번호 확인하기

범위를 벗어난 값, 서로 다른 데이터 형식, 패턴 매칭 다루기

마지막 챕터에서는 여러 열의 데이터를 하나로 결합·집계하고, 한 열의 데이터를 여러 열로 분할하며, 행을 열로 또는 그 반대로 변환하는 방법을 학습합니다.

여러 열의 데이터를 하나의 열로 결합하기

+를 사용해 도시와 주 결합하기

도시와 주 이름 연결하기

DATEFROMPARTS() 사용하기

한 열의 데이터를 여러 열로 나누기

SUBSTRING()과 CHARINDEX() 사용하기

RIGHT(), LEFT(), REVERSE() 사용하기

SUBSTRING()일까요, CHARINDEX()일까요?

행을 열로, 열을 행으로 변환하기

PIVOT일까요, UNPIVOT일까요?

행을 열로 변환하기

열을 행으로 변환하기

축하합니다!

데이터 결합, 분할, 변환하기

Flight statistics dataset and series ratings dataset

데이터 과학자와 데이터 분석가는 분석에 들어가기 전에 데이터를 정제하는 데 상당한 시간을 쓴다는 사실을 알고 계셨나요? 현실 세계의 데이터는 지저분하기 때문입니다. 이 강의에서는 SQL Server 데이터베이스에 저장된 데이터를 정제하는 방법을 통해 이런 지저분한 데이터를 다루는 법을 배웁니다. 지저분한 문자열을 정리하고, 빈 값을 처리하며, 문자열 간 유사도를 비교하는 등 흔한 문제들을 해결하는 방법을 익히게 됩니다. 공항별 월별 항공편, TV 시리즈, 문구점 매출 등 흥미롭고 지저분한 다양한 데이터셋으로 직접 실습해 보세요. 준비되셨나요? 이제 손을 걷어붙이고 시작해 봅시다!

Intermediate SQL Server

데이터에서 통찰력을 빠르고 정확하게 얻기 위한 기술을 개발하세요.

SQL Server 데이터베이스에서 데이터 정제하기

원시 데이터를 정제하고 정확한 인사이트로 전환하는 데 필요한 역량을 개발하세요.

Software Engineer

데이터세트 - series와 episodes

범위를 벗어난 값

범위를 벗어난 값 - 예시

범위를 벗어난 값 - 값 탐지

범위를 벗어난 값 - 값 제외

부정확한 데이터

부정확한 데이터 - 예시

부정확한 데이터 - 값 탐지

부정확한 데이터 - 값 제외

Lass uns üben!

범위를 벗어난 값, 서로 다른 데이터 형식, 패턴 매칭 다루기 - 범위를 벗어난 값과 부정확한 데이터

범위를 벗어난 값과 부정확한 데이터

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