En aquest tema, explorarem com utilitzar BigQuery per analitzar dades financeres. Aquest tipus d'anàlisi és crucial per a empreses que necessiten prendre decisions informades basades en dades financeres. Aprendrem a carregar, transformar i analitzar dades financeres utilitzant SQL a BigQuery.
Objectius del tema
- Comprendre les fonts de dades financeres i com carregar-les a BigQuery.
- Aprendre a netejar i transformar dades financeres.
- Realitzar anàlisis financeres bàsiques i avançades utilitzant SQL.
- Crear informes i visualitzacions per a la presa de decisions.
- Fonts de dades financeres
Tipus de dades financeres
- Transaccions bancàries: Registres de compres, vendes, transferències, etc.
- Estats financers: Balanços, comptes de resultats, fluxos de caixa.
- Dades de mercat: Preus d'accions, índexs borsaris, tipus de canvi.
Carregar dades financeres a BigQuery
Per carregar dades financeres a BigQuery, podem utilitzar diversos mètodes com ara la càrrega de fitxers CSV, l'ús de connectors de dades o l'ús d'APIs. A continuació, es mostra un exemple de com carregar un fitxer CSV amb dades de transaccions bancàries.
-- Crear una taula per a les transaccions bancàries CREATE TABLE `project_id.dataset_id.bank_transactions` ( transaction_id STRING, date DATE, amount FLOAT64, description STRING, category STRING ); -- Carregar dades des d'un fitxer CSV LOAD DATA INTO `project_id.dataset_id.bank_transactions` FROM FILES ( format = 'CSV', uris = ['gs://bucket_name/path/to/transactions.csv'] );
- Neteja i transformació de dades financeres
Neteja de dades
La neteja de dades és un pas crucial per assegurar que les dades siguin consistents i fiables. A continuació, es mostra un exemple de com netejar dades duplicades i corregir valors nuls.
-- Eliminar duplicats CREATE OR REPLACE TABLE `project_id.dataset_id.clean_transactions` AS SELECT DISTINCT * FROM `project_id.dataset_id.bank_transactions`; -- Substituir valors nuls CREATE OR REPLACE TABLE `project_id.dataset_id.clean_transactions` AS SELECT transaction_id, date, IFNULL(amount, 0) AS amount, description, IFNULL(category, 'Uncategorized') AS category FROM `project_id.dataset_id.clean_transactions`;
Transformació de dades
La transformació de dades implica modificar les dades per adaptar-les a les necessitats de l'anàlisi. Per exemple, podem crear noves columnes per a l'anàlisi de tendències.
-- Afegir una columna per a l'any i el mes CREATE OR REPLACE TABLE `project_id.dataset_id.transformed_transactions` AS SELECT transaction_id, date, amount, description, category, EXTRACT(YEAR FROM date) AS year, EXTRACT(MONTH FROM date) AS month FROM `project_id.dataset_id.clean_transactions`;
- Anàlisi financera amb SQL
Anàlisi de despeses per categoria
Una de les anàlisis més comunes és la distribució de despeses per categoria.
-- Total de despeses per categoria SELECT category, SUM(amount) AS total_amount FROM `project_id.dataset_id.transformed_transactions` WHERE amount < 0 GROUP BY category ORDER BY total_amount DESC;
Anàlisi de tendències temporals
Podem analitzar les tendències de despeses al llarg del temps per identificar patrons.
-- Despeses mensuals SELECT year, month, SUM(amount) AS total_amount FROM `project_id.dataset_id.transformed_transactions` WHERE amount < 0 GROUP BY year, month ORDER BY year, month;
- Creació d'informes i visualitzacions
Utilització de Data Studio
Google Data Studio és una eina poderosa per crear informes i visualitzacions interactives. Podem connectar BigQuery a Data Studio per visualitzar les nostres dades financeres.
-
Connectar BigQuery a Data Studio:
- Obre Data Studio i crea una nova font de dades.
- Selecciona BigQuery com a font de dades.
- Tria el projecte, dataset i taula que vols visualitzar.
-
Crear visualitzacions:
- Utilitza gràfics de barres, línies i pastissos per visualitzar les despeses per categoria, les tendències temporals, etc.
- Personalitza els informes amb filtres, segments i altres opcions interactives.
Resum
En aquest tema, hem après a carregar, netejar, transformar i analitzar dades financeres utilitzant BigQuery. També hem vist com crear informes i visualitzacions per a la presa de decisions. Aquestes habilitats són essencials per a qualsevol analista financer que vulgui aprofitar el poder de BigQuery per a l'anàlisi de dades financeres.
Curs de BigQuery
Mòdul 1: Introducció a BigQuery
- Què és BigQuery?
- Configurar el teu entorn de BigQuery
- Comprendre l'arquitectura de BigQuery
- Visió general de la consola de BigQuery
Mòdul 2: SQL bàsic a BigQuery
Mòdul 3: SQL intermedi a BigQuery
Mòdul 4: SQL avançat a BigQuery
- Unions avançades
- Camps niats i repetits
- Funcions definides per l'usuari (UDFs)
- Particionament i agrupament
Mòdul 5: Gestió de dades a BigQuery
- Carregar dades a BigQuery
- Exportar dades de BigQuery
- Transformació i neteja de dades
- Gestió de conjunts de dades i taules
Mòdul 6: Optimització del rendiment de BigQuery
- Tècniques d'optimització de consultes
- Comprendre els plans d'execució de consultes
- Ús de vistes materialitzades
- Optimització de l'emmagatzematge
Mòdul 7: Seguretat i compliment de BigQuery
Mòdul 8: Integració i automatització de BigQuery
- Integració amb serveis de Google Cloud
- Ús de BigQuery amb Dataflow
- Automatització de fluxos de treball amb Cloud Functions
- Programació de consultes amb Cloud Scheduler
Mòdul 9: Aprenentatge automàtic a BigQuery (BQML)
- Introducció a BigQuery ML
- Creació i entrenament de models
- Avaluació i predicció amb models
- Funcions avançades de BQML