문자형 데이터 타입과 흔한 문제

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이 연습은 강의의 일부입니다

SQL로 하는 탐색적 데이터 분석

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4.8+

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데이터베이스를 탐색할 때는 먼저 테이블과 그것들을 연결하는 외래 키를 파악하세요. 누락값을 찾고, 관측치 수를 세고, 테이블을 조인해 서로 어떻게 연관되는지 이해합니다. 그 과정에서 COALESCE와 형 변환(cast)에 대해서도 배웁니다.

Exercise 1: 데이터베이스에는 무엇이 있나요?Exercise 2: 테이블 크기 살펴보기 Exercise 3: 결측값 개수 세기 Exercise 4: 테이블 조인하기 Exercise 5: 데이터베이스의 키 Exercise 6: 외래 키 Exercise 7: 엔터티 관계 다이어그램 읽기 Exercise 8: Coalesce Exercise 9: 열 유형과 제약 조건 Exercise 10: 형변환의 영향 Exercise 11: 숫자 값의 분포 요약하기

min과 max 같은 함수에서 확장해 숫자형 데이터를 새로운 방식으로 요약해 봅니다. 평균, 분산, 상관관계, 백분위수 함수를 도구상자에 더하고, 숫자값을 자르기(truncate)와 반올림하는 방법도 익히세요. 복잡한 쿼리를 만들고 임시 테이블을 생성해 결과를 저장합니다.

Exercise 1: 숫자 데이터 유형과 요약 함수 Exercise 2: 나눗셈 Exercise 3: 나눗셈으로 탐색하기 Exercise 4: 숫자 열 요약하기 Exercise 5: 그룹 통계 요약하기 Exercise 6: 분포 탐색하기 Exercise 7: Truncate Exercise 8: 시리즈 생성하기 Exercise 9: 더 많은 요약 함수 Exercise 10: 상관관계 Exercise 11: 평균과 중앙값 Exercise 12: 임시 테이블 만들기 Exercise 13: 임시 테이블 만들기 Exercise 14: 임시 테이블로 쿼리를 간소화하기 Exercise 15: 임시 테이블에 삽입하기

텍스트(문자) 데이터는 지저분해지기 쉽지만, 대소문자, 공백, 구분자 불일치를 다루는 방법을 배웁니다. 임시 테이블을 사용해 지저분한 범주형 데이터를 집계 가능한 표준화된 값으로 다시 코딩하는 방법을 익히세요. 일리노이주 에번스턴에 제출된 민원 데이터를 탐색하면서 비정형 텍스트에서 새로운 변수를 추출해 봅니다.

Exercise 1: 문자형 데이터 타입과 흔한 문제

현재 연습

Exercise 2: 범주 개수 세기 Exercise 3: 문자 데이터 문제 찾아보기 Exercise 4: 대소문자와 공백 Exercise 5: 양쪽 공백/문자 제거 Exercise 6: 비정형 텍스트 탐색하기 Exercise 7: 텍스트 분할과 연결 Exercise 8: 문자열 연결하기 Exercise 9: 구분자로 문자열 나누기 Exercise 10: 긴 문자열 줄이기 Exercise 11: 여러 번의 변환을 위한 전략 Exercise 12: "other" 범주 만들기 Exercise 13: 값 그룹화 및 다시 코딩하기 Exercise 14: 지표 변수로 테이블 만들기

지금은 몇 시일까요? 이 장에서는 그 답을 찾는 방법을 배웁니다. 날짜/시간 데이터를 시간, 일, 월, 연 단위로 집계하고, 시계열을 구성하는 법과 그 안의 공백을 찾는 연습을 합니다.

Exercise 1: 날짜/시간 유형과 형식 Exercise 2: ISO 8601 Exercise 3: 날짜 비교 Exercise 4: 날짜 연산 Exercise 5: 카테고리별 완료 소요 시간 Exercise 6: 날짜/시간 구성 요소와 집계 Exercise 7: 날짜 구성 요소 Exercise 8: 요일별 변화 Exercise 9: 날짜 단위 자르기 Exercise 10: 날짜/시간 시계열로 집계하기 Exercise 11: 누락된 날짜 찾기 Exercise 12: 사용자 지정 집계 기간 Exercise 13: 누락된 날짜를 포함한 월별 평균 Exercise 14: 이벤트 간 시간 Exercise 15: 가장 긴 간격 Exercise 16: 이런, 쥐네요!Exercise 17: 마무리