Google BigQuery をマスターする: データ サイエンスを成功させるための主要な機能と手法
Google BigQuery は、データ アナリストやデータ サイエンティスト向けの強力なツールであり、複雑なデータ操作を簡単に実行できます。 このブログでは、date diff bigquery、bigquery timezones、bigquery left join など、BigQuery エクスペリエンスを最適化するために使用できるいくつかの重要な機能とテクニックについて詳しく説明します. さらに、従来のデータ分析および視覚化ツールに代わる強力なオープンソースである RATH を紹介します。
知っておくべき Big Query の 5 つのヒント
日付差分 BigQuery とタイムゾーン
BigQuery での日付と時刻の処理は一般的なタスクであり、特に 2 つの日付の差を計算する場合はそうです。 これを行うには、date diff bigquery 関数を使用できます。 この関数は、最初の日付、2 番目の日付、および差を測定する時間の単位 (DAY、HOUR、MINUTE など) の 3 つの引数を取ります。
さらに、多くのデータ プロジェクトでは、bigquery タイムゾーンを使用することが不可欠です。 DATETIME または TIMESTAMP 関数を使用して、異なるタイム ゾーン間で簡単に変換できます。 たとえば、TIMESTAMP を特定のタイム ゾーンに変換するには、目的のタイム ゾーンを引数として TIMESTAMP 関数を使用します。
BigQuery 結合: 左結合、外部結合、クロス結合
BigQuery でテーブルを結合することは、さまざまなソースからのデータを結合するための不可欠な手法です。 bigquery left join、bigquery outer join、bigquery cross join など、BigQuery で使用できるいくつかのタイプの結合があります。
bigquery left join は、左側のテーブルからすべての行を返し、右側のテーブルから一致した行を返します。一致しない場合は NULL 値を使用します。 bigquery 外部結合 は、両方のテーブルからすべての行を返します。一致しない列には NULL 値が含まれます。 最後に、bigquery クロス結合 は、最初のテーブルの各行が 2 番目のテーブルの各行とペアになっている、両方のテーブルのデカルト積を返します。
カウント、Case ステートメント、および集計関数
データの集計は、データ分析のもう 1 つの重要な側面です。 bigquery count 関数は、テーブル内の行数または特定の列内の非 NULL 値の数をカウントするために使用されます。 カウントに加えて、bigquery パーセンタイル、bigquery 平均、bigquery ランクなどの他の集計関数を使用して、データを効果的に要約できます。
bigquery の case ステートメントは、特定の条件に基づいてさまざまな計算を実行できるようにする条件式です。 これは、特定の基準に基づいてデータを分類またはセグメント化したい場合に特に便利です。
文字列を日付に変換し、配列を操作する
場合によっては、BigQuery で文字列を日付形式に変換する必要があります。 これを行うには、bigquery convert string to date 関数を使用できます。この関数は、文字列と日付形式を引数として取り、日付値を返します。
BigQuery で配列を操作することも一般的なタスクです。 このプラットフォームは、配列の操作と処理を容易にするさまざまな bigquery 配列関数を提供します。 たとえば、 ARRAY_LENGTH 関数を使用して配列の長さを調べたり、 ARRAY_CONCAT 関数を使用して 2 つの配列を連結したりできます。 配列を文字列に変換するには、bigquery array to string 関数を使用します。この関数は、配列と区切り文字を引数として取り、配列の文字列表現を返します。
Big Query データ、データベース、GCP の統合
BigQuery データは、関連するテーブルのコンテナであるデータセット内のテーブルに保存されます。 bigquery データベースは、Google Cloud Console またはコマンドライン インターフェース (CLI) を使用して管理できます。 BigQuery を活用することで、膨大な量のデータをリアルタイムで効果的に分析できるため、データから分析情報を抽出しようとしているデータ サイエンティストにとって理想的な選択肢となります。
Google Cloud Platform (GCP) の一部であるため、bigquery gcp の統合により、他の GCP サービスとシームレスにやり取りできます。 たとえば、Google Cloud Storage や Google スプレッドシートからデータをインポートしたり、CSV、JSON、Avro などのさまざまな形式にデータをエクスポートしたりできます。
BigQuery データの可視化と探索を自動化する
スキルを次のレベルに引き上げたいデータ サイエンティストには、自動 eda ツールでデータを視覚化して探索する必要があります。RATH (opens in a new tab) は、強力なオープンソースの代替手段を提供します。従来のデータ分析および視覚化ツールに。 RATH は拡張分析エンジンを使用してパターン、洞察、および因果関係を発見し、多次元データの視覚化を自動生成できます。
RATH を使用すると、データを準備する、変換する、* *テキスト パターンの抽出**. 自動化された洞察を生成する および **コパイロット モードでデータを探索する **、これにより、データを簡単にナビゲートし、複雑な関係を理解できます。
強力な分析機能に加えて、RATH では データの視覚化の作成 と 因果分析 の実行が可能です。 -分析）。 RATH を使用することで、隠れた洞察を効率的に発見し、データの可能性を最大限に引き出すことができます。
学習リソースとコミュニティ サポート
BigQuery、RATH、またはその他のデータ分析ツールに飛び込むときは、学習リソースと支援コミュニティにアクセスできることが不可欠です。 RATH GitHub (opens in a new tab) リポジトリを探索し、Discord コミュニティ (opens in a new tab) に参加して最新情報を入手することを検討してください。 -最新の開発状況を把握し、知識を共有し、他の人から学びましょう。
さらに、Trifacta、Ponder.io、lux-org、hex.tech などの他のデータ分析ツールやプラットフォームを調べる価値があるかもしれません。 これらのツールは、スキルを広げ、データ サイエンスの展望をより深く理解するのに役立ちます。
まとめ
date diff bigquery、bigquery timezones、bigquery left join、bigquery count などの BigQuery とその重要な機能をマスターすると、データ サイエンスの能力を大幅に向上させることができます。 さらに、RATH などの代替手段を検討することで、自動化されたデータ分析と視覚化が可能になり、最終的にデータの可能性を最大限に引き出すことができます。
好奇心を持ち、学び続け、データ分析とデータ サイエンス ツールの力を活用して!