Na początku kursu dowiesz się, dlaczego czyszczenie danych jest tak ważne. Rozwiążesz typowe problemy: usuniesz zbędne spacje na początku i końcu ciągów znaków, ujednolicisz formaty rejestracji lotów, połączysz teksty i nie tylko.

Wprowadzenie do czyszczenia danych

Ujednolicanie formatów lotów I

Ujednolicanie formatów lotów II

Czyszczenie niechlujnych ciągów znaków

Przycinanie ciągów znaków I

Usuwanie spacji z ciągów znaków II

Ujednolicanie ciągów znaków

Porównywanie podobieństwa między ciągami znaków

SOUNDEX() i DIFFERENCE()

Porównywanie imion i nazwisk za pomocą SOUNDEX()

Porównywanie nazw za pomocą DIFFERENCE()

W tym rozdziale pogłębisz wiedzę na temat czyszczenia danych. Nauczysz się obsługiwać brakujące wartości, unikać duplikatów w zbiorach danych oraz pracować z różnymi formatami dat.

Radzenie sobie z brakującymi danymi

Usuwanie brakujących wartości

Usuwanie pustych ciągów znaków

Uzupełnianie brakujących wartości za pomocą ISNULL()

Uzupełnianie brakujących wartości za pomocą COALESCE()

Unikanie duplikatów danych

Diagnozowanie duplikatów

Usuwanie duplikatów

Praca z różnymi formatami dat

Używanie funkcji CONVERT()

Używanie FORMAT()

CONVERT() a FORMAT()

Brakujące dane, duplikaty i różne formaty dat

W tym rozdziale zajmiesz się wartościami spoza zakresu i niepoprawnymi danymi. Przećwiczysz też konwersję danych różnych typów. Na koniec poznasz techniki dopasowywania wzorców, które pozwolą ci wykrywać wartości odstające.

Wartości spoza zakresu i niedokładne dane

Wartości spoza zakresu czy niedokładne dane?

Wykrywanie wartości spoza zakresu

Wykluczanie wartości spoza zakresu

Wykrywanie i wykluczanie niedokładnych danych

Konwersja danych różnych typów

Używanie CAST() i CONVERT()

Serial z największą liczbą odcinków

Dopasowywanie wzorców

Znaki do określania wzorców

Dopasowywanie adresów URL

Weryfikacja numerów telefonów

Wartości spoza zakresu, różne typy danych i dopasowywanie wzorców

W ostatnim rozdziale nauczysz się łączyć i agregować dane z wielu kolumn w jedną, dzielić zawartość jednej kolumny na kilka oraz przekształcać wiersze w kolumny i odwrotnie.

Łączenie danych z kilku kolumn w jedną kolumnę

Łączenie miast i stanów za pomocą +

Łączenie nazw miast i stanów

Praca z DATEFROMPARTS()

Dzielenie danych z jednej kolumny na wiele kolumn

Użycie SUBSTRING() i CHARINDEX()

Używanie funkcji RIGHT(), LEFT() i REVERSE()

SUBSTRING() czy CHARINDEX()?

Przekształcanie wierszy w kolumny i odwrotnie

PIVOT czy UNPIVOT?

Zamiana wierszy na kolumny

Zamiana kolumn na wiersze

Gratulacje!

Łączenie, dzielenie i przekształcanie danych

Flight statistics dataset and series ratings dataset

Czy wiesz, że analitycy i naukowcy danych spędzają dużo czasu na czyszczeniu danych, zanim przystąpią do ich analizy? Prawdziwe dane bywają chaotyczne. Ten kurs pokaże ci, jak radzić sobie z nieuporządkowanymi danymi przechowywanymi w bazie SQL Server. Nauczysz się rozwiązywać typowe problemy: czyścić teksty, obsługiwać brakujące wartości, porównywać podobieństwo ciągów znaków i wiele więcej. Wszystkie te zadania wykonasz na różnorodnych, rzeczywistych zbiorach danych – dotyczących miesięcznych lotów według lotnisk, seriali telewizyjnych czy sprzedaży w sklepie papierniczym. Gotowy na pracę z prawdziwymi danymi?

Intermediate SQL Server

Rozwijaj umiejętności, by szybko i dokładnie przekształcać dane w cenne wnioski.

Czyszczenie danych w bazach danych SQL Server

Rozwijaj umiejętności potrzebne do oczyszczania surowych danych i przekształcania ich w trafne wnioski.

Software Engineer

Porównywanie podobieństwa ciągów znaków

Opis problemu

SOUNDEX

SOUNDEX – jak to działa

SOUNDEX – wyjątki

SOUNDEX – sprawdzanie podobieństw

DIFFERENCE

DIFFERENCE – sprawdzanie podobieństw

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do czyszczenia danych - Porównywanie podobieństwa między ciągami znaków

Porównywanie podobieństwa między ciągami znaków

Create Your Free Account