Meistern von Google BigQuery: Top-Funktionen und Techniken für den Erfolg in der Data Science
Google BigQuery ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Datenanalysten und Data Scientists, das Ihnen ermöglicht, komplexe Datenoperationen mühelos durchzuführen. In diesem Blog tauchen wir in einige der wesentlichen Funktionen und Techniken ein, die Sie verwenden können, um Ihre BigQuery-Erfahrung zu optimieren, einschließlich date diff bigquery, bigquery timezones, bigquery left join und mehr. Außerdem stellen wir Ihnen RATH vor, eine leistungsstarke Open-Source-Alternative zu traditionellen Tools für Datenanalyse und -visualisierung.
5 Big Query Tipps, die Sie kennen müssen
Date Diff BigQuery und Zeitzonen
Das Arbeiten mit Daten und Zeiten in BigQuery ist eine häufige Aufgabe, insbesondere bei der Berechnung des Unterschieds zwischen zwei Daten. Dazu können Sie die date diff bigquery-Funktion verwenden. Diese Funktion nimmt drei Argumente: das erste Datum, das zweite Datum und die Zeiteinheit, in der Sie den Unterschied messen möchten (z.B. DAY, HOUR, MINUTE, etc.).
Darüber hinaus ist das Arbeiten mit bigquery timezones für viele Datenprojekte unerlässlich. Sie können problemlos zwischen verschiedenen Zeitzonen konvertieren, indem Sie die DATETIME- oder TIMESTAMP-Funktionen verwenden. Um beispielsweise einen TIMESTAMP in eine bestimmte Zeitzone zu konvertieren, verwenden Sie die TIMESTAMP-Funktion mit der gewünschten Zeitzone als Argument.
BigQuery Joins: Left Join, Outer Join und Cross Join
Das Verbinden von Tabellen in BigQuery ist eine wesentliche Technik zum Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen. Es gibt mehrere Arten von Join in BigQuery, einschließlich bigquery left join, bigquery outer join und bigquery cross join.
Ein bigquery left join gibt alle Zeilen aus der linken Tabelle und die übereinstimmenden Zeilen aus der rechten Tabelle zurück, mit NULL-Werten, wenn keine Übereinstimmung besteht. Ein bigquery outer join gibt alle Zeilen aus beiden Tabellen zurück, mit NULL-Werten in den Spalten, in denen keine Übereinstimmung besteht. Schließlich gibt ein bigquery cross join das kartesische Produkt beider Tabellen zurück, bei dem jede Zeile in der ersten Tabelle mit jeder Zeile in der zweiten Tabelle kombiniert wird.
Count, Case Statement und Aggregatfunktionen
Das Aggregieren von Daten ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenanalyse. Die bigquery count-Funktion wird verwendet, um die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle oder die Anzahl der Nicht-NULL-Werte in einer bestimmten Spalte zu zählen. Neben der Count-Funktion können auch andere Aggregatfunktionen wie percentile bigquery, bigquery average und bigquery rank verwendet werden, um Daten effektiv zusammenzufassen.
Die bigquery case statement ist ein bedingter Ausdruck, der es Ihnen ermöglicht, verschiedene Berechnungen basierend auf bestimmten Bedingungen durchzuführen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Ihre Daten basierend auf bestimmten Kriterien kategorisieren oder segmentieren möchten.
Konvertieren von String zu Datum und Arbeiten mit Arrays
Manchmal müssen Sie möglicherweise einen String in ein Datumsformat in BigQuery konvertieren. Um dies zu tun, können Sie die bigquery convert string to date-Funktion verwenden, die einen String und ein Datumsformat als Argumente nimmt und einen Datumswert zurückgibt.
Das Arbeiten mit Arrays in BigQuery ist ebenfalls eine häufige Aufgabe. Die Plattform bietet verschiedene bigquery array functions, die es einfach machen, Arrays zu manipulieren und zu verarbeiten. Beispielsweise können Sie die ARRAY_LENGTH-Funktion verwenden, um die Länge eines Arrays zu finden, oder die ARRAY_CONCAT-Funktion, um zwei Arrays zu verketten. Um ein Array in einen String zu konvertieren, verwenden Sie die bigquery array to string-Funktion, die ein Array und ein Trennzeichen als Argumente nimmt und eine String-Darstellung des Arrays zurückgibt.
Bigquery-Daten, Datenbank und GCP-Integration
BigQuery-Daten werden in Tabellen innerhalb von Datasets gespeichert, die Container für verwandte Tabellen sind. Sie können Ihre bigquery database mit der Google Cloud Console oder der Befehlszeilenschnittstelle (CLI) verwalten. Durch die Nutzung von BigQuery können Sie große Datenmengen in Echtzeit effektiv analysieren, was es zu einer idealen Wahl für Data Scientists macht, die Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen möchten.
Als Teil der Google Cloud Platform (GCP) ermöglicht die bigquery gcp-Integration eine nahtlose Interaktion mit anderen GCP-Diensten. Sie können beispielsweise Daten aus Google Cloud Storage oder Google Sheets importieren und Daten in verschiedene Formate wie CSV, JSON oder Avro exportieren.
Automatisieren Sie Ihre BigQuery-Datenvisualisierung und -exploration
Für Data Scientists, die ihre Fähigkeiten auf die nächste Stufe heben möchten, bietet RATH (opens in a new tab) eine leistungsstarke Open-Source-Alternative zu traditionellen Tools für Datenanalyse und -visualisierung. RATH verwendet eine Engine für Augmented Analytics, um Muster, Erkenntnisse und Kausalitäten zu entdecken, und kann multidimensionale Datenvisualisierungen automatisch generieren.
Mit RATH können Sie Ihre Daten aufbereiten, transformieren und Textmuster extrahieren. Sie können auch automatisierte Erkenntnisse generieren und Daten im Copilot-Modus erkunden, wodurch Sie Ihre Daten leicht navigieren und komplexe Zusammenhänge verstehen können.
Neben den leistungsstarken Analysemöglichkeiten ermöglicht RATH Ihnen Datenvisualisierungen zu erstellen und Kausalanalysen durchzuführen. Durch die Nutzung von RATH können Sie verborgene Erkenntnisse effizient aufdecken und das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen.
Lernressourcen und Community-Unterstützung
Beim Eintauchen in BigQuery, RATH oder jedes andere Datenanalyse-Tool ist es wichtig, Zugang zu Lernressourcen und einer unterstützenden Community zu haben. Erwägen Sie die Erkundung des RATH GitHub (opens in a new tab)-Repositorys und den Beitritt zur Discord Community (opens in a new tab), um auf dem Laufenden zu bleiben, Ihr Wissen zu teilen und von anderen zu lernen.
Darüber hinaus könnten Sie es wertvoll finden, andere Datenanalysetools und -plattformen wie Trifacta, Ponder.io, lux-org und hex.tech zu erkunden. Diese Tools können Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten zu erweitern und ein tieferes Verständnis der Data-Science-Landschaft zu gewinnen.
Zusammenfassung
Das Meistern von BigQuery und seiner wesentlichen Funktionen, wie date diff bigquery, bigquery timezones, bigquery left join und bigquery count, kann Ihre Fähigkeiten in der Datenwissenschaft erheblich verbessern. Darüber hinaus kann die Erkundung von Alternativen wie RATH Sie mit automatisierten Datenanalyse- und Visualisierungswerkzeugen ausstatten, sodass Sie das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen können.
Bleiben Sie neugierig, lernen Sie weiter und nutzen Sie die Macht der Datenanalyse- und Datenwissenschaftswerkzeuge, um Ihre Projekte voranzutreiben. Viel Spaß beim Analysieren!