Google BigQuery 마스터하기: 데이터 과학 성공을 위한 주요 기능 및 기법
Google BigQuery는 데이터 분석가와 데이터 과학자를 위한 강력한 도구로, 복잡한 데이터 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.이 블로그에서는 날짜 비교 빅쿼리, 빅쿼리 시간대, bigquery 왼쪽 조인 등을 비롯하여 BigQuery 경험을 최적화하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 필수 함수와 기법을 자세히 살펴보겠습니다.또한 기존 데이터 분석 및 시각화 도구에 대한 강력한 오픈 소스 대안인 RATH를 소개합니다.
꼭 알아야 할 5가지 빅 쿼리 팁
날짜 비교 빅쿼리 및 시간대
BigQuery에서 날짜 및 시간을 처리하는 것은 일반적인 작업이며, 특히 두 날짜의 차이를 계산할 때 더욱 그렇습니다.이 작업을 수행하려면 날짜 비교 bigquery 함수를 사용할 수 있습니다.이 함수는 첫 번째 날짜, 두 번째 날짜 및 차이를 측정하려는 시간 단위 (예: 일, 시간, 분 등) 의 세 가지 인수를 사용합니다.
또한, bigquery 시간대를 사용하는 것은 많은 데이터 프로젝트에서 필수적입니다.DATETIME 또는**TIMESTAMP** 함수를 사용하여 서로 다른 시간대를 쉽게 변환할 수 있습니다.예를 들어, TIMESTAMP를 특정 시간대로 변환하려면 원하는 시간대를 인수로 지정한TIMESTAMP 함수를 사용하십시오.
BigQuery 조인: 왼쪽 조인, 외부 조인, 크로스 조인
BigQuery에서 테이블을 조인하는 것은 다양한 소스의 데이터를 결합하는 데 필수적인 기술입니다.BigQuery에서는 빅쿼리 왼쪽 조인, 빅쿼리 외부 조인, 빅쿼리 크로스 조인을 비롯한 여러 유형의 조인을 사용할 수 있습니다.
bigquery 왼쪽 조인은 왼쪽 테이블의 모든 행과 오른쪽 테이블에서 일치하는 행을 반환하며 일치하는 행이 없으면 NULL 값을 반환합니다.bigquery 외부 조인은 두 테이블의 모든 행을 반환하며, 일치하는 항목이 없는 열에는 NULL 값이 표시됩니다.마지막으로, bigquery 교차 조인은 두 테이블의 각 행이 두 번째 테이블의 각 행과 쌍을 이루는 두 테이블의 데카르트 곱을 반환합니다.
카운트, 케이스 설명 및 집계 함수
데이터 집계는 데이터 분석의 또 다른 중요한 측면입니다.bigquery count 함수는 테이블의 행 수 또는 특정 열에 있는 NULL이 아닌 값의 수를 계산하는 데 사용됩니다.카운트와 함께 백분위수 빅쿼리, 빅쿼리 평균, 빅쿼리 순위와 같은 다른 집계 함수를 사용하여 데이터를 효과적으로 요약할 수 있습니다.
bigquery 사례 문은 특정 조건에 따라 다양한 계산을 수행할 수 있는 조건부 표현식입니다.이는 특정 기준에 따라 데이터를 분류하거나 분류하려는 경우에 특히 유용합니다.
문자열을 날짜로 변환 및 배열 작업
경우에 따라 BigQuery에서 문자열을 날짜 형식으로 변환해야 할 수 있습니다.그러려면 문자열과 날짜 형식을 인수로 받아 날짜 값을 반환하는bigquery 문자열을 날짜로 변환 함수를 사용할 수 있습니다.
BigQuery에서 배열로 작업하는 것도 일반적인 작업입니다.이 플랫폼은 배열을 쉽게 조작하고 처리할 수 있는 다양한bigquery 배열 함수를 제공합니다.예를 들어, ARRAY_LENGTH 함수를 사용하여 배열의 길이를 구하거나**ARRAY_CONCAT** 함수를 사용하여 두 배열을 결합할 수 있습니다.배열을 문자열로 변환하려면bigquery 배열에서 string 함수를 사용하십시오. 이 함수는 배열과 구분 기호를 인수로 받아 배열의 문자열 표현을 반환합니다.
빅쿼리 데이터, 데이터베이스, GCP 통합
BigQuery 데이터는 관련 테이블의 컨테이너인 데이터세트 내 테이블에 저장됩니다.Google Cloud 콘솔 또는 명령줄 인터페이스 (CLI) 를 사용하여 bigquery 데이터베이스를 관리할 수 있습니다.BigQuery를 활용하면 방대한 양의 데이터를 실시간으로 효과적으로 분석할 수 있으므로 데이터에서 인사이트를 추출하려는 데이터 과학자에게 이상적인 선택입니다.
구글 클라우드 플랫폼 (GCP) 의 일부이므로bigquery gcp 연동을 통해 다른 GCP 서비스와 원활하게 상호작용할 수 있습니다.예를 들어 Google 클라우드 스토리지 또는 Google 스프레드시트에서 데이터를 가져오고 CSV, JSON 또는 Avro와 같은 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있습니다.
BigQuery 데이터 시각화 및 탐색을 자동화하세요
기술을 한 단계 끌어올리고 Auto-eda 도구를 사용하여 데이터를 시각화하고 탐색하려는 데이터 과학자에게** RATH (opens in a new tab) **는 기존 데이터 분석 및 시각화 도구에 대한 강력한 오픈 소스 대안을 제공합니다.RATH는 증강 분석 엔진을 사용하여 패턴, 인사이트 및 원인을 발견하고 다차원 데이터 시각화를 자동 생성할 수 있습니다.
RATH를 사용하면** 데이터 준비 (opens in a new tab) **, ** 변환 (opens in a new tab) **, ** 텍스트 패턴 추출 (opens in a new tab) 을 수행할 수 있습니다.또한 ** 자동 인사이트 생성 (opens in a new tab) ** 및 부파일럿 모드에서 데이터 탐색 (opens in a new tab) **을 사용하여 데이터를 쉽게 탐색하고 복잡한 관계를 이해할 수 있습니다.
RATH를 사용하면 강력한 분석 기능 외에도 ** 데이터 시각화 생성 (opens in a new tab) 하고 인과 분석 (opens in a new tab) **을 수행할 수 있습니다.RATH를 활용하면 숨겨진 통찰력을 효율적으로 발견하고 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
학습 자료 및 커뮤니티 지원
BigQuery, RATH 또는 기타 데이터 분석 도구를 사용할 때는 학습 리소스와 지원 커뮤니티에 액세스하는 것이 중요합니다.** RATH GitHub (opens in a new tab) ** 저장소를 둘러보고 ** Discord Community (opens in a new tab) **에 가입하여 최신 개발 소식을 접하고, 지식을 공유하고, 다른 사람들로부터 배우는 것도 고려해 보세요.
또한 Trifacta, Ponder.io, lux-org 및 hex.tech와 같은 다른 데이터 분석 도구 및 플랫폼을 탐색하여 가치를 찾을 수 있습니다.이러한 도구를 사용하면 기술을 확장하고 데이터 과학 환경을 더 깊이 이해할 수 있습니다.
마무리
날짜 비교 빅쿼리, 빅쿼리 시간대, 빅쿼리 좌측 조인, 빅쿼리 개수와 같은 BigQuery와 필수 함수를 마스터하면 데이터 과학 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.또한 RATH와 같은 대안을 모색하면 자동화된 데이터 분석 및 시각화를 통해 궁극적으로 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
호기심을 갖고 계속 학습하고 데이터 분석 및 데이터 과학 도구의 힘을 활용하여 프로젝트를 발전시키세요.즐거운 분석 되세요!