学ぶデータ変換と文字列関数 | データ分析のための高度なSQL

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データ変換はデータ分析において不可欠な工程であり、データの再構成、クレンジング、強化を通じて、より深い洞察を得ることが可能となります。SQLでは、組み込み関数を利用して文字列や日付を操作することが一般的です。例えば、顧客名をメーリングリスト用に標準化したり、顧客の登録年ごとに分析したりする場合、文字列関数や日付関数が活用されます。たとえば、顧客のsignup_dateから年を抽出して年間の傾向を把握したり、レポートの一貫性を保つために名前の書式を整えたりすることが挙げられます。これらの変換により、クエリの表現力が高まり、分析結果の有用性が向上します。


              12345
            
-- Format customer names: uppercase last name, extract first initial
SELECT
  UPPER(last_name) AS last_name_upper,
  SUBSTRING(first_name, 1, 1) AS first_initial
FROM customers;

顧客の購買傾向を分析するために、初回購入年ごとにデータをグループ化することができます。SQLでは、DATE_PART('year', s.sale_date)テーブルのsale_date列からsales関数を使って年を抽出します。この抽出した年ごとに顧客をグループ化することで、各年に初めて購入した顧客数を把握できます。この手法は、顧客獲得の時系列パターンを理解するのに役立ち、年ごとの比較分析にも有用です。


              123456789
            
-- Group customers by the year they made their first purchase
SELECT
  c.customer_id,
  c.first_name,
  c.last_name,
  DATE_PART('year', s.sale_date) AS signup_year
FROM customers c
JOIN sales s ON c.customer_id = s.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name, s.sale_date;

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