Frågetestning

Fokus på logiska och systematiska metoder för att identifiera datakvalitetsproblem i BigQuery. Istället för att granska poster en och en, lär du dig att upptäcka vanliga problem med hjälp av riktade SQL-frågor och upprepningsbara valideringsmönster.

BigQuery används ofta med stora, heterogena datamängder från områden som finans, CRM och marknadsföring. Dessa datamängder innehåller ofta problem som inte är omedelbart synliga utan strukturerad analys.

Istället för manuell inspektion kan dataproblem identifieras genom att söka efter vanliga felmönster, inklusive:

• Saknade identifierare med IS NULL;
• Ogiltiga numeriska värden, såsom negativa belopp;
• Föråldrade poster baserat på ett specifikt datumintervall;
• Dubblettposter som upptäcks med aggregeringslogik.

Ett typiskt valideringsflöde börjar med att fastställa en baslinje:

• Använd SELECT COUNT(*) för att förstå det totala antalet rader;
• Tillämpa filter som WHERE customer_id IS NULL eller WHERE total_amount < 0 för att isolera problematiska poster;
• Upptäck dubbletter genom att gruppera på ett nyckelfält och använda HAVING COUNT(...) > 1.

Skillnaden mellan WHERE och HAVING är avgörande. WHERE filtrerar enskilda rader före aggregering, medan HAVING filtrerar aggregerade resultat som produceras av GROUP BY, såsom antal eller summor.

Bästa praxis inkluderar:

• Att skriva frågor som proaktivt synliggör datakvalitetsproblem;
• Att använda DISTINCT när det är lämpligt för att undvika snedvridning orsakad av dubbletter;
• Att se datavalidering som en logisk diagnosprocess snarare än en reaktiv städuppgift.

Avsluta kapitlet med en praktisk utmaning som tillämpar dessa tekniker för att undersöka inkonsekvenser mellan orderkvantitet, orderbelopp och totalvärden, vilket stärker det analytiska tänkandet i frågedesign.