or
Bài tập này là một phần của khóa học
Trong chương này, bạn sẽ thiết lập môi trường Databricks và khám phá Airbnb Open Dataset. Bạn sẽ học các kỹ năng SQL thiết yếu để truy vấn, lọc và tóm tắt dữ liệu trong Databricks Lakehouse. Thông qua các bài tập, bạn sẽ thực hành đơn giản hóa truy vấn phức tạp bằng các truy vấn con và tối ưu hóa hiệu năng cho các bộ dữ liệu lớn bằng lệnh `OPTIMIZE`. Chương này cung cấp nền tảng cần thiết để phân tích và quản lý dữ liệu hiệu quả trong Databricks.
Bài tập hiện tại
Trong chương này, bạn sẽ khám phá các kỹ thuật phân tích nâng cao bằng bộ dữ liệu Airbnb trong Databricks SQL Notebooks. Thông qua các bài tập thực hành, bạn sẽ tính toán thống kê mô tả và tận dụng window functions cho các phép tính phức tạp. Bạn cũng sẽ thực hiện feature engineering để tạo ra các chỉ số ý nghĩa nhằm thúc đẩy insight có thể hành động. Kết thúc chương, bạn sẽ tự tin áp dụng advanced analytics trong các kịch bản tư vấn thực tế để tạo ra insight có thể triển khai, phù hợp với chiến lược định hướng dữ liệu của Data X.
Trực quan hóa dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ giúp tăng cường hiểu biết về các tập dữ liệu phức tạp và truyền đạt hiệu quả các insight quan trọng. Trong chương này, bạn sẽ khám phá cả nghệ thuật lẫn khoa học của việc thiết kế trực quan hóa tương tác và xây dựng các bảng điều khiển toàn diện bằng Databricks. Bằng cách tận dụng nhiều loại biểu đồ như biểu đồ cột, heatmap và bản đồ, bạn sẽ khám phá phân bố dữ liệu, tương quan và xu hướng theo địa lý. Các bộ lọc tương tác cho phép bạn khám phá linh hoạt theo khu lân cận, điểm đánh giá và khoảng giá.