Maîtriser Google BigQuery : Fonctions et Techniques Essentielles pour Réussir en Data Science
Google BigQuery est un outil puissant pour les analystes de données et les data scientists, vous permettant d'effectuer des opérations complexes de manière fluide. Dans ce blog, nous allons plonger dans certaines des fonctions et techniques essentielles que vous pouvez utiliser pour optimiser votre expérience BigQuery, y compris date diff bigquery, bigquery timezones, bigquery left join, et plus encore. De plus, nous vous présenterons RATH, une alternative open-source puissante aux outils traditionnels d'analyse et de visualisation de données.
5 Conseils BigQuery Que Vous Devez Connaître
Date Diff BigQuery et Timezones
La gestion des dates et des heures dans BigQuery est une tâche courante, surtout lorsqu'il s'agit de calculer la différence entre deux dates. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction date diff bigquery. Cette fonction prend trois arguments : la première date, la seconde date et l'unité de temps dans laquelle vous souhaitez mesurer la différence (par exemple, JOUR, HEURE, MINUTE, etc.).
En outre, travailler avec bigquery timezones est essentiel pour de nombreux projets de données. Vous pouvez facilement convertir entre différents fuseaux horaires à l'aide des fonctions DATETIME ou TIMESTAMP. Par exemple, pour convertir un TIMESTAMP en un fuseau horaire spécifique, utilisez la fonction TIMESTAMP avec le fuseau horaire souhaité comme argument.
Jointures BigQuery: Left Join, Outer Join, et Cross Join
Joindre des tables dans BigQuery est une technique essentielle pour combiner des données provenant de différentes sources. Plusieurs types de jointures sont disponibles dans BigQuery, y compris bigquery left join, bigquery outer join, et bigquery cross join.
Un bigquery left join retourne toutes les lignes de la table de gauche et les lignes correspondantes de la table de droite, avec des valeurs NULL s'il n'y a pas de correspondance. Un bigquery outer join retourne toutes les lignes des deux tables, avec des valeurs NULL dans les colonnes où il n'y a pas de correspondance. Enfin, un bigquery cross join retourne le produit cartésien des deux tables, où chaque ligne de la première table est associée à chaque ligne de la seconde table.
Count, Case Statement, et Fonctions d'Agrégation
L'agrégation des données est un autre aspect crucial de l'analyse des données. La fonction bigquery count sert à compter le nombre de lignes dans une table ou le nombre de valeurs non NULL dans une colonne spécifique. Outre le comptage, d'autres fonctions d'agrégation telles que percentile bigquery, bigquery average, et bigquery rank peuvent être utilisées pour résumer les données de manière efficace.
La bigquery case statement est une expression conditionnelle qui vous permet d'effectuer différents calculs en fonction de certaines conditions. C'est particulièrement utile lorsque vous souhaitez catégoriser ou segmenter vos données en fonction de certains critères.
Conversion de String en Date et Travail avec des Tableaux
Parfois, vous pouvez avoir besoin de convertir une chaîne de caractères en un format de date dans BigQuery. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction bigquery convert string to date, qui prend une chaîne de caractères et un format de date en arguments et retourne une valeur de date.
Travailler avec des tableaux dans BigQuery est également une tâche courante. La plateforme offre diverses bigquery array functions qui facilitent la manipulation et le traitement des tableaux. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction ARRAY_LENGTH pour trouver la longueur d'un tableau, ou la fonction ARRAY_CONCAT pour concaténer deux tableaux. Pour convertir un tableau en chaîne de caractères, utilisez la fonction bigquery array to string, qui prend un tableau et un délimiteur en arguments et retourne une représentation sous forme de chaîne de caractères du tableau.
Bigquery Data, Database, et Intégration GCP
Les données BigQuery sont stockées dans des tables au sein de datasets, qui sont des conteneurs pour les tables associées. Vous pouvez gérer votre base de données bigquery en utilisant la Google Cloud Console ou l'interface en ligne de commande (CLI). En tirant parti de BigQuery, vous pouvez analyser efficacement de vastes quantités de données en temps réel, en faisant un choix idéal pour les data scientists cherchant à extraire des insights de leurs données.
Faisant partie de Google Cloud Platform (GCP), l'intégration bigquery gcp vous permet d'interagir facilement avec d'autres services GCP. Par exemple, vous pouvez importer des données depuis Google Cloud Storage ou Google Sheets, et exporter des données dans divers formats comme CSV, JSON ou Avro.
Automatisez Votre Visualisation et Exploration de Données BigQuery
Pour les data scientists souhaitant porter leurs compétences au niveau supérieur, visualiser et explorer leurs données avec un outil auto-eda, RATH (opens in a new tab) offre une alternative open-source puissante aux outils traditionnels d'analyse et de visualisation de données. RATH utilise un moteur d'analytique augmentée pour découvrir des modèles, des insights et des causals, et il peut générer automatiquement des visualisations de données multidimensionnelles.
Avec RATH, vous pouvez préparer vos données, les transformer et extraire des modèles de texte. Vous pouvez également générer des insights automatisés et explorer les données en mode Copilot, ce qui vous permet de naviguer facilement dans vos données et de comprendre des relations complexes.
En plus des capacités analytiques puissantes, RATH vous permet de créer des visualisations de données et d'effectuer une analyse causale. En utilisant RATH, vous pouvez découvrir efficacement des insights cachés et exploiter tout le potentiel de vos données.
Ressources d'Apprentissage et Support Communautaire
Lorsque vous vous lancez dans BigQuery, RATH, ou tout autre outil d'analyse de données, il est essentiel d'avoir accès à des ressources d'apprentissage et à une communauté de soutien. Envisagez d'explorer le référentiel GitHub de RATH (opens in a new tab) et de rejoindre la Discord Community (opens in a new tab) pour rester à jour avec les derniers développements, partager vos connaissances et apprendre des autres.
De plus, vous pourriez trouver de la valeur à explorer d'autres outils et plateformes d'analyse de données comme Trifacta, Ponder.io, lux-org, et hex.tech. Ces outils peuvent vous aider à élargir vos compétences et à acquérir une compréhension plus profonde du paysage de la data science.
Conclusion
Maîtriser BigQuery et ses fonctions essentielles, telles que date diff bigquery, bigquery timezones, bigquery left join, et bigquery count, peut significativement améliorer vos capacités en data science. En outre, explorer des alternatives comme RATH peut vous doter d'une analyse et d'une visualisation de données automatisées, vous permettant finalement de libérer tout le potentiel de vos données.
Restez curieux, continuez à apprendre, et exploitez la puissance des outils d'analyse et de science des données pour faire avancer vos projets. Bonne analyse !