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title: "掌握Google BigQuery：数据科学成功的顶级函数和技巧"
description: "发现优化数据科学项目的顶级BigQuery函数和技术，将你的分析技能提升到一个新的水平。"
author: naomi
date: 2023-07-24
tag: BigQuery, Data Science, Data Analysis
ogImage: https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/blog-cover-images/bigquery-techniques.png
language: "en"
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# 掌握Google BigQuery：数据科学成功的顶级函数和技巧
 
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Google BigQuery 是数据分析师和数据科学家的强大工具，让你可以轻松执行复杂的数据操作。在这篇博客中，我们将深入探讨一些优化BigQuery体验的基本函数和技术，包括 **date diff bigquery**，**bigquery timezones**，**bigquery left join** 等。此外，我们还将向你介绍 RATH，这是传统数据分析和可视化工具的强大开源替代品。
 
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## 你必须知道的5个BigQuery技巧
 
### **Date Diff BigQuery 和 时区**
 
在 BigQuery 中处理日期和时间是一项常见任务，特别是在计算两个日期之间的差异时。为此，你可以使用 **date diff bigquery** 函数。这个函数需要三个参数：第一个日期，第二个日期，以及你想要测量差异的时间单位（如 DAY，HOUR，MINUTE 等）。
 
此外，处理 **bigquery timezones** 对于许多数据项目来说是必不可少的。你可以使用 **`DATETIME`** 或 **`TIMESTAMP`** 函数轻松地在不同时间区之间转换。例如，要将 **`TIMESTAMP`** 转换为特定时区，可以使用 **`TIMESTAMP`** 函数，并将所需的时间区作为参数。
 
### **BigQuery Joins: Left Join, Outer Join 和 Cross Join**
 
在 BigQuery 中连接表是结合来自不同来源的数据的基本技术。BigQuery 提供了几种类型的连接，包括 **bigquery left join**，**bigquery outer join** 和 **bigquery cross join**。
 
**bigquery left join** 返回左表中的所有行和右表中匹配的行，如果没有匹配，则返回 NULL 值。**bigquery outer join** 返回两个表中的所有行，匹配的列返回 NULL 值。而 **bigquery cross join** 则返回两个表的笛卡尔积，其中第一个表的每一行都与第二个表的每一行配对。
 
### **Count、Case Statement 和聚合函数**
 
聚合数据是数据分析的另一个关键方面。**bigquery count** 函数用于统计表中的行数或特定列中的非 NULL 值。除了 count，其他聚合函数如 **percentile bigquery**，**bigquery average** 和 **bigquery rank** 也可以用来有效地汇总数据。
 
**bigquery case statement** 是一种条件表达式，允许你根据特定条件执行不同的计算。这在你想根据某些条件对数据进行分类或分段时特别有用。
 
### **将字符串转换为日期和处理数组**
 
有时候，你可能需要将字符串转换为 BigQuery 中的日期格式。为此，你可以使用 **bigquery convert string to date** 函数，该函数需要一个字符串和一个日期格式作为参数，返回一个日期值。
 
在 BigQuery 中处理数组也是一个常见的任务。该平台提供了各种 **bigquery array functions**，使你可以轻松地操作和处理数组。例如，你可以使用 **`ARRAY_LENGTH`** 函数来查找数组的长度，或使用 **`ARRAY_CONCAT`** 函数来连接两个数组。要将数组转换为字符串，可以使用 **bigquery array to string** 函数，该函数需要一个数组和一个分隔符作为参数，并返回数组的字符串表示。
 
### **Bigquery 数据、数据库和 GCP 集成**
 
**BigQuery data** 存储在数据集中的表中，数据集是相关表的容器。你可以使用 Google Cloud 控制台或命令行界面 (CLI) 管理 **bigquery database**。通过利用 BigQuery，你可以高效地实时分析大量数据，使其成为数据科学家从数据中提取见解的理想选择。
 
作为 Google Cloud Platform (GCP) 的一部分，**bigquery gcp** 集成使你可以无缝地与其他 GCP 服务交互。例如，你可以从 Google Cloud Storage 或 Google Sheets 导入数据，并以 CSV、JSON 或 Avro 等各种格式导出数据。
 
## 自动化你的BigQuery数据可视化和探索
 
对于希望将技能提升到新水平的数据科学家来说，使用自动EDA工具 **[RATH](https://kanaries.net/?ref=docs)** 提供了传统数据分析和可视化工具的强大开源替代品。RATH 使用增强分析引擎来发现模式、见解和因果关系，并且可以自动生成多维数据可视化。
 
[![RATH: Copilot for Automated Data Analysis](https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/blog-cover-images/kanaries-rath-copilot.png)](https://kanaries.net/?ref=docsbutton)
 
使用 RATH，你可以 **[准备你的数据](/rath/prepare-data/data-profiling)**，**[转换数据](/rath/prepare-data/data-transformation)**，**[提取文本模式](/rath/prepare-data/extract-text-patterns)**。你还可以 **[生成自动见解](/rath/explore-data/automated-data-insight)** 和 **[在 Copilot 模式下探索数据](/rath/explore-data/data-exploration-copilot)**，让你轻松导航数据并理解复杂的关系。
 
除了强大的分析功能，RATH 还使你能够 **[创建数据可视化](/graphic-walker/create-data-viz)** 和进行 **[因果分析](/rath/discover-causals/causal-analysis)**。通过利用 RATH，你可以高效地发现隐藏的见解，并释放数据的全部潜力。
 
[![Try the furture of Automated Data Analysis with RATH](https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/blog-cover-images/rath-call-action.png)](https://kanaries.net/?ref=docsbutton)
 
### **学习资源和社区支持**
 
在深入研究 BigQuery、RATH 或任何其他数据分析工具时，访问学习资源和支持社区是至关重要的。考虑探索 **[RATH GitHub](https://github.com/Kanaries/Rath)** 仓库并加入 **[Discord Community](https://discord.gg/Z4ngFWXz2U)**，以保持最新进展，分享你的知识，并向他人学习。
 
此外，你可能会发现探索其他数据分析工具和平台如 Trifacta、Ponder.io、lux-org 和 hex.tech 也很有价值。这些工具可以帮助你扩展技能并深入了解数据科学领域。
 
## **总结**
 
掌握 BigQuery 及其基本函数，例如 **date diff bigquery**，**bigquery timezones**，**bigquery left join** 和 **bigquery count**，可以显著提升你的数据科学能力。此外，探索像 RATH 这样的替代方案可以通过自动数据分析和可视化来增强你的能力，最终使你能够释放数据的全部潜力。
 
保持好奇心，继续学习，并利用数据分析和数据科学工具的力量推动你的项目前进。祝你分析顺利！
 
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