Готовы ли вы погрузиться в мир анализа данных и получить ценную информацию? Не ищите ничего, кроме BigQuery, мощного и масштабируемого решения для хранилища данных Google Cloud. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и приемы, позволяющие использовать весь потенциал BigQuery и извлекать значимую информацию из ваших наборов данных. Итак, застегните ремни и приготовьтесь к приключениям, основанным на данных!

1. Язык структурированных запросов (SQL).
   BigQuery поддерживает стандартный синтаксис SQL, что позволяет энтузиастам SQL легко использовать свои существующие знания. Вы можете писать запросы для выполнения широкого спектра операций, включая фильтрацию, агрегирование, объединение и сортировку данных. Давайте рассмотрим простой пример:

SELECT
  product_name,
  COUNT(*) AS total_sales
FROM
  `project_id.dataset.table`
GROUP BY
  product_name
ORDER BY
  total_sales DESC

1. Пользовательские функции (UDF):
   BigQuery позволяет определять пользовательские функции в SQL или JavaScript, что позволяет инкапсулировать сложную логику и повторно использовать ее в различных запросах. Пользовательские функции особенно полезны, когда вам нужно выполнить вычисления или преобразования, которые недоступны в стандартных функциях SQL.

CREATE TEMP FUNCTION
  calculate_discount(product_price FLOAT64)
  RETURNS FLOAT64
  LANGUAGE js AS """
  if (product_price > 100) {
    return product_price * 0.1;
  } else {
    return product_price * 0.05;
  }
""";
SELECT
  product_name,
  calculate_discount(product_price) AS discount
FROM
  `project_id.dataset.table`

1. Машинное обучение с помощью BigQuery ML.
   BigQuery ML позволяет создавать и развертывать модели машинного обучения непосредственно в BigQuery без необходимости использования сложных конвейеров данных или отдельной инфраструктуры. Вы можете использовать стандартные инструкции SQL для создания и обучения моделей, а также для прогнозирования новых данных. Вот пример обучения модели линейной регрессии:

CREATE MODEL `project_id.dataset.model`
OPTIONS
  (model_type='linear_reg') AS
SELECT
  product_price,
  total_sales
FROM
  `project_id.dataset.table`
WHERE
  training_data = true;

1. Визуализация данных с помощью Data Studio.
   BigQuery легко интегрируется с Google Data Studio, мощным инструментом визуализации данных. Вы можете подключить свои наборы данных BigQuery к Data Studio и создавать интерактивные информационные панели и отчеты, чтобы получить более глубокое понимание ваших данных. Благодаря функции перетаскивания вы можете легко создавать визуализации и делиться ими со своей командой или клиентами.

2. Импорт и экспорт данных.
   BigQuery предоставляет несколько методов импорта и экспорта данных. Вы можете загружать данные из различных источников, таких как Cloud Storage, Google Sheets или непосредственно с вашего локального компьютера. Аналогичным образом вы можете экспортировать результаты запроса в различные форматы, включая CSV, JSON или Avro. Эти возможности упрощают получение и экспорт данных в BigQuery и из него.

В заключение отметим, что BigQuery предлагает множество методов и приемов для анализа и получения ценной информации из ваших данных. Являетесь ли вы экспертом по SQL или энтузиастом машинного обучения, BigQuery предоставляет удобную среду для выполнения сложных задач анализа данных. Итак, начните изучать BigQuery сегодня и раскройте потенциал своих данных!