reklama - zainteresowany?

Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekszta - Helion

Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekszta
ebook
Autor: Cathy Tanimura
Tytuł oryginału: SQL for Data Analysis: Advanced Techniques for Transforming Data into Insights
TÅ‚umaczenie: Tomasz Walczak
ISBN: 978-83-283-8896-3
stron: 304, Format: ebook
Data wydania: 2022-05-01
Księgarnia: Helion

Cena książki: 37,95 zł (poprzednio: 67,77 zł)
Oszczędzasz: 44% (-29,82 zł)

Dodaj do koszyka Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekszta

Tagi: SQL - Programowanie

J

Dodaj do koszyka Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekszta

 

Osoby które kupowały "Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekszta", wybierały także:

  • Naucz si
  • Microsoft SQL Server. Kurs video. Tworzenie zaawansowanych zapytaÅ„
  • SQL. Kurs video. Od zera do bohatera. Modyfikowanie danych
  • Instalacja i konfiguracja baz danych. Kurs video. Przygotowanie do  egzaminu 70-765 Provisioning SQL Databases
  • PL/SQL. Kurs video. Od podstaw do zagadnieÅ„ zaawansowanych. Programowanie baz danych

Dodaj do koszyka Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekszta

Spis treści

Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekształcania danych we wnioski eBook -- spis treści

Przedmowa

Rozdział 1. Analizy z wykorzystaniem SQL-a

  • Czym jest analiza danych?
  • Dlaczego SQL?
    • Czym jest SQL?
    • KorzyÅ›ci, jakie daje SQL
    • SQL a R lub Python
    • SQL jako element procesu analizy danych
  • Rodzaje baz danych i sposoby pracy z nimi
    • Wierszowe bazy danych
    • Kolumnowe bazy danych
    • Inne rodzaje infrastruktury danych
  • Podsumowanie

Rozdział 2. Przygotowywanie danych do analiz

  • Typy danych
    • Typy danych w bazach
    • Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
    • Dane iloÅ›ciowe i jakoÅ›ciowe
    • Dane z pierwszej, drugiej i trzeciej rÄ™ki
    • Dane rzadkie
  • Struktura zapytaÅ„ w SQL-u
  • Profilowanie - rozkÅ‚ad danych
    • Histogramy i czÄ™stość wystÄ…pieÅ„
    • Binning
    • Technika n przedziaÅ‚ów
  • Profilowanie - jakość danych
    • Wykrywanie duplikatów
    • Deduplikacja za pomocÄ… klauzul GROUP BY i DISTINCT
  • Przygotowania - oczyszczanie danych
    • Oczyszczanie danych za pomocÄ… przeksztaÅ‚ceÅ„ w instrukcji CASE
    • Konwersja i rzutowanie typów
    • Radzenie sobie z wartoÅ›ciami null: funkcje coalesce, nullif i nvl
    • BrakujÄ…ce dane
  • Przygotowania - ksztaÅ‚towanie danych
    • Docelowe zastosowanie - analiza biznesowa, wizualizacja, obliczanie statystyk, uczenie maszynowe
    • Tworzenie tabel przestawnych za pomocÄ… instrukcji CASE
    • Przywracanie struktury po przestawieniu z użyciem instrukcji UNION
    • Funkcje pivot i unpivot
  • Podsumowanie

RozdziaÅ‚ 3. Analiza szeregów czasowych

  • Operacje na datach, czasie oraz datach i czasie
    • Zmiana strefy czasowej
    • Konwersja formatu dat i znaczników czasu
    • Obliczenia matematyczne na datach
    • Obliczenia na czasie
    • ZÅ‚Ä…czanie danych z różnych źródeÅ‚
  • Zbiór danych o sprzedaży detalicznej
  • Analiza trendów w danych
    • Proste trendy
    • Porównywanie komponentów
    • Obliczanie procentów z caÅ‚oÅ›ci
    • Stosowanie indeksacji do badania zmian procentowych w czasie
  • Okna przesuwne
    • Obliczenia na podstawie okien przesuwnych
    • Okna przestawne w rzadkich zbiorach danych
    • Obliczanie wartoÅ›ci skumulowanych
  • Analiza danych z efektem sezonowoÅ›ci
    • Porównywanie okres do okresu - rdr i mdm
    • Porównania okres do okresu - te same miesiÄ…ce z kolejnych lat
    • Porównywanie z wieloma wczeÅ›niejszymi okresami
  • Podsumowanie

Rozdział 4. Analiza kohortowa

  • Kohorty - przydatny model analiz
  • Zbiór danych o czÅ‚onkach Kongresu
  • Utrzymanie
    • Kod w SQL-u do tworzenia prostej krzywej utrzymania
    • Modyfikowanie szeregów czasowych, aby zwiÄ™kszyć dokÅ‚adność wyników analizy utrzymania
    • Kohorty tworzone na podstawie szeregów czasowych
    • Definiowanie kohort na podstawie odrÄ™bnej tabeli
    • Jak radzić sobie z kohortami rzadkimi?
    • Definiowanie kohort na podstawie dat innych niż poczÄ…tkowa
  • PowiÄ…zane analizy kohortowe
    • Przeżywalność
    • Powroty (ponowne zakupy)
    • Obliczanie skumulowanych wartoÅ›ci
  • Analiza przekrojowa w kontekÅ›cie analizy kohortowej
  • Podsumowanie

Rozdział 5. Analiza tekstu

  • Po co analizować tekst za pomocÄ… SQL-a?
    • Czym jest analiza tekstu?
    • Dlaczego SQL jest dobrym narzÄ™dziem do analizy tekstu?
    • Kiedy SQL nie jest dobrym wyborem?
  • Zbiór danych o obserwacjach UFO
  • Cechy tekstu
  • Parsowanie tekstu
  • PrzeksztaÅ‚canie tekstu
  • Znajdowanie elementów w wiÄ™kszych blokach tekstu
    • Dopasowywanie symboli wieloznacznych: LIKE i ILIKE
    • DokÅ‚adne dopasowywanie za pomocÄ… operatorów IN i NOT IN
    • Wyrażenia regularne
  • Tworzenie tekstu i zmienianie jego ksztaÅ‚tu
    • Konkatencja
    • Zmiana ksztaÅ‚tu tekstu
  • Podsumowanie

Rozdział 6. Wykrywanie anomalii

  • MożliwoÅ›ci i ograniczenia SQL-a w zakresie wykrywania anomalii
  • Zbiór danych
  • Wykrywanie wartoÅ›ci odstajÄ…cych
    • Wyszukiwanie anomalii za pomocÄ… sortowania
    • Wyszukiwanie anomalii na podstawie percentyli i odchylenia standardowego
    • Tworzenie wykresów w celu znajdowania anomalii
  • Rodzaje anomalii
    • Anomalne wartoÅ›ci
    • Anomalne liczby wystÄ…pieÅ„
    • Anomalie w postaci braku danych
  • Radzenie sobie z anomaliami
    • Badanie anomalii
    • Usuwanie danych
    • ZastÄ™powanie innymi wartoÅ›ciami
    • Skalowanie
  • Podsumowanie

RozdziaÅ‚ 7. Analiza eksperymentów

  • Wady i zalety analizy eksperymentów za pomocÄ… SQL-a
  • Zbiór danych
  • Rodzaje eksperymentów
    • Eksperymenty z wynikami binarnymi - test chi-kwadrat
    • Eksperymenty z wynikami ciÄ…gÅ‚ymi - test t
  • Problemy z eksperymentami i sposoby radzenia sobie z bÅ‚Ä™dami
    • PrzydziaÅ‚ jednostek do wariantów
    • WartoÅ›ci odstajÄ…ce
    • Okna czasowe
    • Eksperymenty zwiÄ…zane z wielokrotnÄ… ekspozycjÄ…
  • Co robić, gdy kontrolowane eksperymenty sÄ… niemożliwe? Inne analizy
    • Analiza "przed i po"
    • Analiza eksperymentów naturalnych
    • Analiza populacji w okolicy wartoÅ›ci progowej
  • Podsumowanie

RozdziaÅ‚ 8. Tworzenie zÅ‚ożonych zbiorów danych na potrzeby analiz

  • Kiedy używać SQL-a do tworzenia zÅ‚ożonych zbiorów danych?
    • Zalety stosowania SQL-a
    • Kiedy używać procesu ETL?
    • Kiedy umieszczać logikÄ™ w innych narzÄ™dziach?
  • PorzÄ…dkowanie kodu
    • Komentarze
    • Wielkość liter, wciÄ™cia, nawiasy i inne sztuczki z obszaru formatowania
    • Przechowywanie kodu
  • PorzÄ…dkowanie obliczeÅ„
    • PorzÄ…dek przetwarzania klauzul w SQL-u
    • Podzapytania
    • Tabele tymczasowe
    • Wyrażenia CTE
    • Instrukcja grouping sets
  • ZarzÄ…dzanie wielkoÅ›ciÄ… zbioru danych i prywatnoÅ›ciÄ…
    • Próbkowanie na podstawie wartoÅ›ci procentowych i dzielenia modulo
    • Zmniejszanie liczby wymiarów
    • Dane osobowe i prywatność danych
  • Podsumowanie

Rozdział 9. Podsumowanie

  • Analizy lejka
  • Rezygnacje, wygaÅ›niÄ™cia i inne definicje utraty klientów
  • Analiza koszykowa
  • MateriaÅ‚y
    • Książki i blogi
    • Zbiory danych
  • Uwagi koÅ„cowe

Dodaj do koszyka Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekszta

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.