Тестування Запитів

Зосередження на логічних та систематичних підходах до виявлення проблем якості даних у BigQuery. Замість перегляду записів по одному, ви дізнаєтеся, як знаходити типові проблеми за допомогою цільових SQL-запитів і повторюваних шаблонів валідації.

BigQuery часто використовується з великими, різнорідними наборами даних із таких сфер, як фінанси, CRM та маркетинг. Такі набори даних часто містять проблеми, які не видно без структурованого аналізу.

Замість ручної перевірки, проблеми з даними можна виявити шляхом пошуку поширених помилкових шаблонів, зокрема:

• Відсутні ідентифікатори за допомогою IS NULL;
• Некоректні числові значення, наприклад, від’ємні суми;
• Застарілі записи на основі певного порогового значення дати;
• Дублікати записів, виявлені за допомогою логіки агрегації.

Типовий робочий процес валідації починається зі встановлення базового рівня:

• Використання SELECT COUNT(*) для визначення загальної кількості рядків;
• Застосування фільтрів, таких як WHERE customer_id IS NULL або WHERE total_amount < 0, для виділення проблемних записів;
• Виявлення дублікатів шляхом групування за ключовим полем і застосування HAVING COUNT(...) > 1.

Важливо розрізняти WHERE та HAVING. WHERE фільтрує окремі рядки до агрегації, тоді як HAVING фільтрує агреговані результати, отримані за допомогою GROUP BY, наприклад, підрахунки чи суми.

Найкращі практики включають:

• Написання запитів, які проактивно виявляють проблеми якості даних;
• Використання DISTINCT за потреби для уникнення спотворень через дублікати;
• Розгляд валідації даних як процесу логічної діагностики, а не реактивного виправлення.

Завершіть розділ практичним завданням, у якому ці техніки застосовуються для дослідження невідповідностей між кількістю замовлень, сумою замовлення та загальними значеннями, що сприяє розвитку аналітичного мислення при створенні запитів.