Data Analytics
  • Overview
  • Empirical Research
    • 1 Research Questions
    • 2 Data Collection
    • 3 Signal and Noise
    • 4 Types of Questions
      • Finding Individual Records
      • Summarizing Data
      • Exploring Data
      • Drawing Conclusions from Data
      • Fehlende Informationen vorhersagen
      • Kausalität feststellen
    • 5 Data
      • Data Sets
      • Data Records
      • Data Attributes
      • Data Types
      • Scales
      • Data Formats
        • Das CSV-Format
        • Das JSON-Format
        • Das Parquet-Format
    • 6 Tools
      • Projects
  • Introduction to R
    • 7 The Problem
    • 8 Vectors
    • 9 Data Frames
    • Simulations
    • Logic and Arithmetic
    • Objects and Variables
    • Data structures
    • Control structures
    • Loops
      • Die For-Schleife
      • Die While-Schleife
      • Die Repeat-Schleife
    • Functions
    • Readability and Reusability
  • Loading Data
    • Tidyverse and Tibbles
    • Load a data set
    • Load from multiple files
    • Getting to know the Data
    • Der Analyseprozess
    • Der Werkzeugkasten
  • Data Transformation
    • Five transformations
    • Select columns
    • Filter rows
    • Add columns
    • Change columns
      • Spalten verändern
    • Sort rows
    • Summarize rows
    • SQL and R
  • Data Visualization
    • Pleas for data visualization
    • Overview of ggplot2
    • Visualisierungsformen
      • Trends und Entwicklungen
      • Distributions
      • Word Clouds
      • Mengen und Proportionen
      • Geospatial Data
    • Formatting plots
      • Achsenformatierung
    • Multiple plots
    • Stolperfallen
      • Abgeschnittene y-Achse
      • Duale y-Achse
      • Non-Proportional Ink
    • Übungen
      • 💻Transformation der REWE-Daten
      • 💻Übung zur Datenvisualisierung
  • Communication
    • Quarto
  • SQL
    • Grundlagen SQL
      • Was ist SQL?
      • Daten importieren
      • Spalten und Ausdrücke auswählen
      • Zeilen filtern
      • Zeilen aggregieren und gruppieren
      • Aggregierte Zeilen filtern
      • Zeilen sortieren
      • 💻Übungen
    • Erweitertes SQL
      • Views
      • Mengenoperatoren
      • Unterabfragen
      • Window-Funktionen
      • Datum und Zeit
      • JSON
      • Arrays
      • Statistische Funktionen
    • Joins mit SQL
      • Das relationale Modell
      • Verbinden von Tabellen
      • Datensätze anreichern
    • Textanalysen mit SQL
      • In Texten suchen
      • Wörter analysieren
        • Daten vorfiltern
        • Säubern und Normalisieren
        • Tokenisieren und Zählen
        • Stopwörter filtern
        • POS Tagging
      • Themen identifzieren
      • Wortpaare
      • Netzwerke
      • Emoticons extrahieren
      • NLP mit spaCy
        • spaCy in Databricks installieren
        • Die NLP Pipeline
          • Tokenize
          • Part-of-Speech (POS)
          • Named Entities (NER)
          • Lemmatizer
          • Syntaktische Abhängigkeiten
        • spaCy und Spark SQL
          • spaCy und UDFs
          • Texte mit spaCy streamen
  • Data Sets & Exercises
    • Übungen
      • SQL
        • ⭐Die Simpsons Teil 1
        • ⭐Die Simpsons Teil 2
      • R
    • Fallstudien
      • Morde in Chicago
    • Datensätze
      • 📂Environmental Impacts of Food Production
      • 📂Amazon Reviews
      • 📂arXiv Papers
      • 📂Chicago Crimes
      • 📂Covid19
      • 📂Open Food Facts
      • 📂Orangenlimonade
      • 📂REWE Online Products
      • 📂Simpsons
      • 📂TED Talks
      • 📂Tweets
  • References
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. SQL

Textanalysen mit SQL

PreviousDatensätze anreichernNextIn Texten suchen

Last updated 2 years ago

Was this helpful?

Säubern und Normalisieren
Tokenisieren und Zählen
Emoticons extrahieren
In Texten suchen