首先，您将了解数据清洗为何重要。您会解决一些简单问题，例如字符串首尾空格、统一航班注册号的格式、组合字符串等。

数据清洗入门

统一航班格式 I

统一航班格式 II

清理杂乱字符串

修剪字符串 I

修剪字符串 II

统一字符串

比较字符串的相似度

SOUNDEX() 与 DIFFERENCE()

使用 SOUNDEX() 比较姓名

使用 DIFFERENCE() 比较姓名

数据清洗起步

在本章中，您将进一步加深对数据清洗的理解。您会学习如何处理缺失数据、避免数据集中出现重复数据，并处理不同格式的日期。

处理缺失数据

删除缺失值

去除空白值

使用 ISNULL() 填充缺失值

使用 COALESCE() 填充缺失值

避免重复数据

诊断重复值

处理重复值

处理不同的日期格式

使用 CONVERT()

使用 FORMAT()

CONVERT() vs FORMAT()

处理缺失数据、重复数据和多种日期格式

在本章中，您将处理越界值和不准确的数据。您还将练习在不同数据类型之间进行转换。最后，您会通过对数据进行模式匹配来查找异常值。

超出取值范围与不准确的数据

超出范围的值还是不准确的数据？

检测超出范围的值

排除超出范围的值

检测并排除不准确的数据

转换不同类型的数据

使用 CAST() 和 CONVERT()

单季集数最多的剧集

模式匹配

用于指定模式的字符

匹配 URL

检查电话号码

处理越界值、不同数据类型与模式匹配

在最后一章，您将学习如何将若干列的数据进行合并与聚合到一列、将一列数据拆分为多列，以及在行与列之间进行转换。

将部分列的数据合并到一列

使用 + 组合城市和州

连接城市和州名

使用 DATEFROMPARTS()

将一列的数据拆分为多列

使用 SUBSTRING() 和 CHARINDEX()

使用 RIGHT()、LEFT() 和 REVERSE()

用 SUBSTRING() 还是 CHARINDEX()?

将行转换为列，或将列转换为行

PIVOT 还是 UNPIVOT？

将行转换为列

将列转换为行

恭喜您！

数据的合并、拆分与转换

Flight statistics dataset and series ratings dataset

您是否知道，数据科学家和数据分析师在分析之前会花大量时间清洗数据？这是因为真实世界的数据往往很杂乱。为帮助您处理这类数据，本课程将教您如何清洗存储在 SQL Server 数据库中的数据。您将学习解决常见问题的方法，例如清洗混乱的字符串、处理空值、比较字符串相似度等。您还将动手实践，使用各种有趣且"凌乱"的数据集，包括按机场统计的每月航班数据、电视剧数据以及报刊店销售数据。准备好亲自上手处理数据了吗？

将部分列的数据合并到一列

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