メインコンテンツへスキップ

コース

SQL Server データベースでのデータクレンジング

中級スキルレベル

更新日 2022/04

生データを整備し、正確なインサイトへ変換するためのスキルを身につけましょう。

コースを無料で開始

SQLData Preparation4時間13 ビデオ48 演習3,750 XP11,603達成証明書

無料アカウントを作成

または

続行すると、弊社の利用規約、プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。

数千の企業の学習者に愛されています

2名以上のトレーニングをお考えですか？

DataCamp for Businessを試す

コース説明

データサイエンティストやデータアナリストは、分析に入る前に多くの時間をデータのクレンジングに費やしていることをご存じですか？実世界のデータは乱雑だからです。このコースでは、SQL Server データベースに保存されたデータをどのようにクレンジングするかを学び、汚れたデータに対処できるようになります。乱雑な文字列の整形、空（欠損）値の扱い、文字列同士の類似度の比較など、よくある課題を解決する方法を身につけます。空港別の月次航空便、テレビシリーズ、新聞・雑誌販売など、興味深くも雑多なデータセットを使って、手を動かしながら学習します。準備はいいですか？さあ、データにしっかり向き合っていきましょう。

前提条件

Intermediate SQL Server

1

Starting with Cleaning Data

To begin the course, you will learn why cleaning data is important. You will solve simple problems such as leading and trailing spaces in strings, unifying formats for flight registrations, combining strings and more.

Introduction to Cleaning Data

Unifying flight formats I

Unifying flight formats II

Cleaning messy strings

Trimming strings I

Trimming strings II

Unifying strings

Comparing the similarity between strings

SOUNDEX() and DIFFERENCE()

Comparing names with SOUNDEX()

Comparing names with DIFFERENCE()

チャプター開始

2

Dealing with missing data, duplicate data, and different date formats

In this chapter, you will deepen your data cleaning knowledge. You will learn how to deal with missing data, avoid duplicate data in your datasets, and work with different formats of dates.

Dealing with missing data

Removing missing values

Removing blank spaces

Filling missing values using ISNULL()

Filling missing values using COALESCE()

Avoiding duplicate data

Diagnosing duplicates

Treating duplicates

Dealing with different date formats

Using CONVERT()

Using FORMAT()

CONVERT() vs FORMAT()

チャプター開始

3

Dealing with out of range values, different data types, and pattern matching

In this chapter, you will deal with out of range values and inaccurate data. You will also practice converting data with different types. Finally, you will work on matching patterns to your data to find outliers.

Out of range values and inaccurate data

Out of range values or inaccurate data?

Detecting out of range values

Excluding out of range values

Detecting and excluding inaccurate data

Converting data with different types

Using CAST() and CONVERT()

The series with most episodes

Pattern matching

Characters to specify a patterns

Matching urls

Checking phone numbers

チャプター開始

4

Combining, splitting, and transforming data

In this final chapter, you will learn how to combine and aggregate data of some columns into one, split data of one column into more columns, and transform rows into columns and vice versa.

Combining data of some columns into one column

Combining cities and states using +

Concatenating cities and states

Working with DATEFROMPARTS()

Splitting data of one column into more columns

Using SUBSTRING() and CHARINDEX()

Using RIGHT() , LEFT() and REVERSE()

SUBSTRING() or CHARINDEX()?

Transforming rows into columns and vice versa

PIVOT or UNPIVOT?

Turning rows into columns

Turning columns into rows

Congratulations!

チャプター開始

SQL Server データベースでのデータクレンジング

コース完了

修了証明書を取得

この資格をLinkedInプロフィール、履歴書、CVに追加しましょう
ソーシャルメディアや人事評価で共有しましょう今すぐ登録

19百万人を超える学習者と一緒にSQL Server データベースでのデータクレンジングを今日から始めましょう！

無料アカウントを作成

または

続行すると、弊社の利用規約、プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。

DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう

モバイルコースと毎日の 5 分間のコーディングチャレンジで、外出先でも進歩できます。