Snowflake'te Veri Temizleme: Düzensiz Verileri Temizleme Teknikleri

2006 yılında İngiliz matematikçi Clive Humby "Veri yeni petroldür" sözünü ortaya attı. Günümüzde verinin tüm sektörlere güç verdiği düşünüldüğünde bu analojinin doğruluğu kanıtlanmıştır, ancak işlenmeden bırakılırsa veri aslında değersizdir. Bu 2.5 saatlik rehberli proje, Snowflake Veri Platformunda Düzensiz Verileri Temizlemeyi öğrenmek isteyen iş analistleri ve veri mühendisleri için tasarlanmıştır. Projenin sonunda: - Yaygın veri kalitesi sorunlarını tanımlayabilecek, ardından istenmeyen karakterleri kaldırmak ve satırları birden fazla sütuna bölmek için SQL String fonksiyonlarını kullanabileceksiniz. - Metin alanlarından tarihleri çıkarabilecek, ardından karşılaştırmalar ve hesaplamalar için SQL tarih fonksiyonlarını kullanabileceksiniz. - Eksik ve yinelenen verileri tanımlayıp düzeltebilecek, ardından SQL ifadelerini kullanarak iş sorularını yanıtlayabileceksiniz. Bu hedeflere ulaşmak için sektörden gerçek bir örnek üzerinde çalışacağız; bir iş sorusunu yanıtlamakla görevlendirilmiş ancak aldıkları müşteri verilerinde çeşitli veri kalitesi sorunları olan pazarlama departmanındaki bir Veri Analisti rolünü üstleneceksiniz. Not: Bu projede başarılı olmak için Deneme hesabı oluşturma, Veritabanları, Tablolar ve Sanal Depolar (Virtual Warehouses) gibi başlangıç düzeyinde Snowflake bilgisine sahip olmanız gerekir.