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강의

SQL Server 데이터베이스에서 데이터 정제하기

중급기술 수준

업데이트됨 2022. 4.

원시 데이터를 정제하고 정확한 인사이트로 전환하는 데 필요한 역량을 개발하세요.

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SQLData Preparation4시간13 동영상48 연습 문제3,750 XP11,603성취 증명서

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강의 설명

데이터 과학자와 데이터 분석가는 분석에 들어가기 전에 데이터를 정제하는 데 상당한 시간을 쓴다는 사실을 알고 계셨나요? 현실 세계의 데이터는 지저분하기 때문입니다. 이 강의에서는 SQL Server 데이터베이스에 저장된 데이터를 정제하는 방법을 통해 이런 지저분한 데이터를 다루는 법을 배웁니다. 지저분한 문자열을 정리하고, 빈 값을 처리하며, 문자열 간 유사도를 비교하는 등 흔한 문제들을 해결하는 방법을 익히게 됩니다. 공항별 월별 항공편, TV 시리즈, 문구점 매출 등 흥미롭고 지저분한 다양한 데이터셋으로 직접 실습해 보세요. 준비되셨나요? 이제 손을 걷어붙이고 시작해 봅시다!

선수 조건

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()

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()

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

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!

SQL Server 데이터베이스에서 데이터 정제하기

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