Понимание применения SQL в науке о данных [A Deep Dive]

Чтобы узнать о SQL, нам нужно понять, как работает СУБД. СУБД или система управления базами данных — это, по сути, программное обеспечение для создания и управления базами данных.

В нашем блоге о «Нужен ли SQL для работы с данными?мы обсудили важность SQL и основы того, как знание SQL помогает в успешной карьере в области наук о данных. В этом блоге давайте продолжим и обсудим то же самое более подробно.

Если у вас есть базовые знания SQL и вы готовитесь к собеседованию, прочитайте наш список вопросов для интервью по SQL, который поможет вам в работе. Однако, прежде чем углубляться в это, будет полезно узнать, почему и как SQL обладает таким важным статусом в области науки о данных.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область, в которой используется множество научных методов и процессов для сбора данных и получения из них полезной информации. Это создает новые возможности, дизайн, бизнес-кейсы и даже революционные инновации.

Будущее ИИ лежит в науке о данных. Наука о данных включает в себя использование алгоритмов, программ и статистических данных для сопоставления и обработки огромных сложных фрагментов данных. Сложность данных происходит из-за ее неструктурированной природы — сегодня данные могут быть в любой форме — текст, изображение, выходные данные от датчиков и инструментов, а что нет!

На сегодняшний день преимущества науки о данных можно почувствовать в таких областях, как электронная коммерция, здравоохранение, производство, банковское дело, финансы и транспорт.

Основы СУБД и реляционной базы данных

Чтобы узнать о SQL, нам нужно понять, как работает СУБД. СУБД или система управления базами данных — это, по сути, программное обеспечение для создания и управления базами данных. С помощью СУБД программисты могут создавать, управлять или выбирать данные.

База данных выступает в качестве интерфейса между конечными пользователями и прикладными программами для обеспечения организованного и согласованного доступа к данным. Например, пользователь входит в Facebook.

На основании зарегистрированного пользователем адреса электронной почты и пароля API-вызовы выполняются из приложения в базу данных и извлекаются сведения о пользователе.

В реляционной СУБД или СУБД SQL — это API, через который пользователи и приложения получают доступ к данным. Данные могут быть доступны в виде таблиц и их столбцов.

Отношения между таблицами таковы, что нет необходимости реорганизовывать данные или таблицы. Используя операторы SQL, мы можем получить информацию о нескольких таблицах и их отношениях.

Что такое SQL?

SQL или язык структурированных запросов — это «язык программирования», который управляет данными в реляционной базе данных с помощью «запросов». Используя SQL, мы можем вставлять, обновлять, удалять и выбирать данные на основе различных фильтров и условий. SQL также помогает автоматически запускать определенные запланированные сценарии, которые должны выполняться регулярно.

С помощью SQL разработчики и аналитики данных могут легко кодировать и выполнять запросы. Например, выберите * из клиента; это простой запрос, который дает подробную информацию о таблице клиентов.

Аналитики могут получать доступ к огромным объемам данных, обрабатывать их без необходимости копировать или хранить данные где-либо еще.

Анализировать данные с помощью запросов SQL проще, чем с использованием таблиц Excel или любых других методов. В SQL существует множество функций агрегирования, которые могут работать с большими наборами данных и несколькими таблицами.

Понимание жизненного цикла науки о данных

Чтобы понять, как SQL используется в науке о данных, нам необходимо знать различные этапы науки о данных.

В жизненном цикле науки о данных есть 3 важных этапа:

1. Подготовка и очистка данных

После обнаружения данных из различных источников, данные должны быть подготовлены и структурированы. Это означает, что все избыточные и дублирующие данные должны быть удалены, и должна быть сформирована аккуратная структура, чтобы было легко моделировать данные. Это называется Нормализация СУБД и все реляционные базы данных следуют этому подходу.

С SQL структурирование и кондиционирование данных может быть легко осуществлено, потому что в SQL есть концепция первичного ключа и ограничений, в которых избыточность и зависимость могут быть удалены, а между различными типами данных могут быть установлены правильные отношения.

SQL также может помочь в очистке данных, что означает, что ненужные, неправильные или поврежденные записи могут периодически удаляться автоматическими пакетными сценариями без какого-либо ручного вмешательства. Вы также можете использовать R для очистки и преобразования данных, однако использование SQL в сочетании с R может сократить объем кода, который нужно написать, и повысить гибкость.

2. Моделирование данных и майнинг

Планирование и построение модели полностью опирается на СУБД (системы управления базами данных), в частности на язык структурированных запросов или SQL (если вы еще этого не знали!). Большие данные — это большой кусок неструктурированных данных, и только структурированный язык может сэкономить наше время, пытаясь установить взаимосвязи между переменными представляемых данных.

Простым примером моделирования будет клиент, который пытается приобрести постоплатное мобильное соединение с планом, подпиской и несколькими дополнительными услугами.

Каждый из них может быть таблицей в реляционной СУБД, и связь между ними может быть установлена ​​с использованием общего ключа, такого как customer_id, phone_number или subscription_id, который может быть уникальным. Таким образом, мы создаем сущности (таблицы), атрибуты (столбцы), отношения (customer_id, связанный с subscription_id или phone_number и т. Д.) И целочисленные значения (customer_id должны быть уникальными, phone_number и subscription_id вместе могут быть составным ключом и т. Д.).

Мы также можем создавать триггеры, например, всякий раз, когда клиент меняет какие-либо дополнительные услуги, триггер позволяет автоматически активировать сервис после выполнения необходимых проверок соответствия требованиям.

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, при котором огромные наборы данных проверяются на наличие моделей и тенденций для оценки данных для решения бизнес-задач. Процесс становится проще, когда большие наборы данных организованы и структурированы.

В качестве продолжения, скажем, мы хотим определить, какие услуги с добавленной стоимостью интересуют большинство пользователей. Поскольку в настоящее время у каждого человека есть по крайней мере один мобильный телефон, и количество услуг, которые можно добавить, не ограничено, это будет огромные данные для консолидации, сортировки и изучения.

SQL облегчает задачу, предоставляя конкретные записи на основе конкретного пользовательского запроса. Например, если мы хотим знать пользователей, которые активировали услуги «рингтон» во время звонков, мы можем написать запрос как —

select customer_id from value_added_service table where service = ‘ringtone’ and is_service_enabled = ‘Y’ and service_end_date > NOW();

Для сложных запросов можно выполнить индексацию, чтобы получить результаты быстрее.

Мы также можем использовать встроенные функции SQL для вывода данных в порядке возрастания на основе service_end_date, группировки по определенному порядку и так далее.

Основы SQL для анализа данных

Возможно, вы захотите утверждать, что таблица Excel с огромным объемом данных также может извлекать результаты и выполнять некоторые операции фильтрации. Это правда, но не сравнимо с масштабом, в котором SQL хранит свои данные. Но сколько SQL достаточно для вас, чтобы быть ученым данных?

Нет однозначного ответа, однако мы постарались втиснуть много информации, которая поможет вам понять основную идею. Если вы уже знаете SQL, вы будете знакомы с большинством его, если нет, не волнуйтесь, этот блог даст вам хорошее представление об основах.

Большую часть времени база данных и схема уже будут присутствовать со всеми установленными отношениями. Как специалист по данным, вам нужно будет понять схему, отношения и то, как вы можете запрашивать базу данных, чтобы получить наилучшие результаты с точки зрения бизнеса.

Давайте создадим некоторые данные и затем поработаем над их извлечением, используя различные методы, которые мы изучим ниже.

Ниже приведены наиболее важные операторы и команды, которые вы будете использовать ежедневно.

Выбор строк и столбцов

Основной запрос, который выбирает все данные из таблицы:

select * from table_name;

Давайте возьмем некоторые записи из таблицы учеников.
дела

принесет нам все строки и столбцы, представленные в таблице.

Что если бы мы хотели только имя и дату рождения? Затем мы должны указать имена столбцов в запросе.

select first_name, date_of_birth from student;

имя date_of_birth
——————————————-
Мария 17-11-1984
Гопал 04-02-1983
Кешав 14-12-1983
Аарон 05-03-1984
Наман 06-06-1984

Мы также можем использовать некоторые выражения для отображения данных определенным образом. Например,

select first_name + ‘ ‘ + last_name as full_name from student;

Вы получите что-то вроде —

ФИО
————
Мария Томас
Гопал Чандра
Кешав Шарма
Аарон V
Наман К

Фильтрация строк по условиям

В большинстве случаев нам нужны только определенные тенденции и модели. Эти шаблоны могут быть нашими фильтрами, на основе которых мы будем получать только те записи из базы данных, которые актуальны и удовлетворяют нашим условиям. Например,

Если мы хотим получить учеников только учителя Брунды, мы можем использовать предложение where.

select first_name, date_of_birth from student where teacher_name = ‘Brunda’;

Также легко и эффективно использовать функции группировки и сортировки. Для начала, если мы хотим сгруппировать записи на основе deptt, мы можем добавить группу по выражению —

select first_name, date_of_birth from student where adm_year = 2001 group by deptt;

«Имея» — это еще один фильтр, похожий на предложение where, которое мы можем применить к групповым функциям. Например, мы хотим иметь все записи отдела ЕЭК с датой поступления после 2001 года, мы можем написать запрос как —

select first_name, deptt, date_of_birth from student group by deptt having adm_year > 2001;

Это принесет что-то вроде —

имя и фамилия дата
Мария ЕЭК 17-11-1984
Наман ЕЭК 06-06-1984
Кешав CSE 14-12-1983

Может так случиться, что могут быть похожие записи, и мы хотим получить только одну из них. Например, столбец deptt (отделы). Если мы хотим перечислить все отделы, присутствующие в базе данных, мы можем использовать ключевое слово отдельный. Это даст все уникальные значения в столбце.

Таким же образом, мы можем получить количество студентов на основе определенных условий, найти сумму, среднее значение, найти записи, которые имеют конкретную дату рождения и многое другое.

Агрегирование результатов с использованием встроенных функций

Агрегатные функции используются с group by, имеющим условие для получения скалярного значения из оператора select. Наиболее распространенные функции — SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN. За исключением функции count, все остальные игнорируют значение NULL. В приведенном выше примере, если мы хотим получить количество студентов в ECE deptt, мы можем сформировать запрос как —

select count(*) from student where deptt = ‘ECE’;

Точно так же, если мы хотим получить средний процент, полученный учащимися CSE всех классов, мы можем использовать функцию AVG и так далее.

присоединяется

Реляционная база данных, как мы знаем, имеет несколько небольших таблиц, которые могут быть сопоставлены друг с другом. Чтобы получить данные из нескольких таблиц в одном результате, мы объединяем таблицы и отображаем необходимые столбцы. Существуют разные типы соединений —

  • Левый присоединиться
  • Право присоединиться
  • Внешнее соединение
  • Внутреннее соединение
  • Автообъединение
  • Перекрестное соединение

Если вы хотите получить подробную информацию о каждом из вышеперечисленных вопросов, этот интерактивный курс ориентирован на весь SQL, необходимый для того, чтобы вы были специалистом по данным, и все, что мы обсуждали выше.

Службы анализа SQL

Microsoft разработала замечательный инструмент, который многие организации используют для анализа огромных данных, распределенных по нескольким базам данных. Сокращенный как SSAS, этот онлайн-инструмент для аналитической обработки и анализа данных включает в себя множество сервисов, таких как моделирование, интеграция, отчетность и анализ. Для получения дополнительной информации, проверьте информацию с официальной страницы Microsoft Вот,

Последнее слово

В науке о данных есть много подразделов, но независимо от этого, SQL остается важным компонентом в науке о данных. Без сущности SQL ваш вход в это поле был бы неполным. Изучение и реализация SQL поможет вам придумать более креативные идеи и превратить ваши данные в полезные бизнес-сценарии или идеи.



Источник: Понимание применения SQL в науке о данных [A Deep Dive]


Похожие материалы по теме: Понимание применения SQL в науке о данных [A Deep Dive]

Leave a comment