هو مش ممكن استخدم SQL نفسها في تنظيف البيانات ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم، يمكنك استخدام SQL لتنظيف البيانات. حيث SQL توفر مجموعة من الأدوات والعمليات والتي يمكنك من خلالها القيام بالعديد من العمليات لتنظيم وتنظيف البيانات وتصفية الأخطاء، مثل:

• تصفية البيانات: يمكنك استخدام جملة WHERE لتحديد السجلات غير المرغوب فيها أو التي تحتوي على قيم مفقودة أو أي قيمة أخرى لا تريدها.

• إزالة التكرارات: باستخدام جملة DISTINCT أو GROUP BY يمكنك عدم إرجاع السجلات المكررة.

• التعامل مع القيم المفقودة: يمكنك استخدام دوال مثل COALESCE أو IS NULL لتحديد القيم المفقودة أو تعيين قيمة افتراضية لها حتي لا تحدث مشاكل بسبب تلك القيم.

• تغيير نوع البيانات: باستخدام دوال مثل CAST أو CONVERT لتغيير نوع البيانات من نوع إلى أخر مثل تحويل السلاسل النصية إلى أرقام والعكس.

إن لغة SQL فعالة  في تنظيف البيانات و لكنها تختلف عن مكتبات بايثون مثل Pandas أو NumPy .

• القدرة على المعالجة: SQL مثالية لمعالجة البيانات في قواعد البيانات الكبيرة بينما مكتبات بايثون أكثر مرونة وتسمح بمعالجة البيانات في الذاكرة.

• الوظائف المتقدمة: مكتبات بايثون توفر مجموعة واسعة من الأدوات لتحليل البيانات وتنظيفها وطرق أكثر وأفضل  مثل التعامل مع القيم المفقودة وتحويل البيانات، وتطبيق دوال معقدة بخلاف SQL.

• Python تسمح بكتابة سكريبتات تفاعلية وبتنفيذ عمليات متعددة ومعقدة بسرعة وسهولة.

ولهذا إذا كانت بياناتك مخزنة في قاعدة بيانات كبيرة وتحتاج إلى تنظيف بسيط أو متوسط فإن SQL هي الخيار الأفضل لأنها مباشرة وسريعة وفعالة. أما إذا كنت تحتاج إلى تحليل البيانات المعقدة أو تنظيف البيانات غير الهيكلية بعد استخراجها فإن بايثون وكتبة Pandas  هما الأنسب في معالجة البيانات وتحليلها.

بتاريخ 8 دقائق مضت قال محمد عاطف17:

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم، يمكنك استخدام SQL لتنظيف البيانات. حيث SQL توفر مجموعة من الأدوات والعمليات والتي يمكنك من خلالها القيام بالعديد من العمليات لتنظيم وتنظيف البيانات وتصفية الأخطاء، مثل:

• تصفية البيانات: يمكنك استخدام جملة WHERE لتحديد السجلات غير المرغوب فيها أو التي تحتوي على قيم مفقودة أو أي قيمة أخرى لا تريدها.

• إزالة التكرارات: باستخدام جملة DISTINCT أو GROUP BY يمكنك عدم إرجاع السجلات المكررة.

• التعامل مع القيم المفقودة: يمكنك استخدام دوال مثل COALESCE أو IS NULL لتحديد القيم المفقودة أو تعيين قيمة افتراضية لها حتي لا تحدث مشاكل بسبب تلك القيم.

• تغيير نوع البيانات: باستخدام دوال مثل CAST أو CONVERT لتغيير نوع البيانات من نوع إلى أخر مثل تحويل السلاسل النصية إلى أرقام والعكس.

إن لغة SQL فعالة  في تنظيف البيانات و لكنها تختلف عن مكتبات بايثون مثل Pandas أو NumPy .

• القدرة على المعالجة: SQL مثالية لمعالجة البيانات في قواعد البيانات الكبيرة بينما مكتبات بايثون أكثر مرونة وتسمح بمعالجة البيانات في الذاكرة.

• الوظائف المتقدمة: مكتبات بايثون توفر مجموعة واسعة من الأدوات لتحليل البيانات وتنظيفها وطرق أكثر وأفضل  مثل التعامل مع القيم المفقودة وتحويل البيانات، وتطبيق دوال معقدة بخلاف SQL.

• Python تسمح بكتابة سكريبتات تفاعلية وبتنفيذ عمليات متعددة ومعقدة بسرعة وسهولة.

ولهذا إذا كانت بياناتك مخزنة في قاعدة بيانات كبيرة وتحتاج إلى تنظيف بسيط أو متوسط فإن SQL هي الخيار الأفضل لأنها مباشرة وسريعة وفعالة. أما إذا كنت تحتاج إلى تحليل البيانات المعقدة أو تنظيف البيانات غير الهيكلية بعد استخراجها فإن بايثون وكتبة Pandas  هما الأنسب في معالجة البيانات وتحليلها.

شكرااا جدا لحضرتك