JSON to Insights: Analyzing US healthcare Data.

"죽음과 세금 외에는 확실한 것은 없습니다."

이것은 데이터 세트가 아닙니다. 장미의 침대 또는 잘 다듬어진 녹색 잔디. 조금 더 심각합니다. 여기서 빠르게 배울 수 있는 것이 있는지 살펴봅시다. 데이터 세트는 다음과 같습니다.

"name" : "NCHS - 주요 사망 원인: 미국",
"속성" : "국립 보건 통계 센터",

대중 d아타셋은 다음에서 구입할 수 있습니다. https://data.cdc.gov/api/views/bi63-dtpu/rows.json?accessType=DOWNLOAD

1단계: 파일을 로컬 파일(예: health.json)로 다운로드합니다. 이 파일을 카우치베이스 클러스터의 노드 중 하나에 업로드합니다.

2단계라는 버킷으로 데이터를 가져옵니다. 버킷을 만든 후에는 기본 인덱스를 만듭니다. 쿼리를 위해 이 인덱스가 필요합니다.

/opt/couchbase/bin/cbimport json -c couchbase://127.0.0.1 -u 관리자 -p 비밀번호 -b 원인 -d 파일://health.json -g 원인:0 -f 샘플

> 원인에 기본 인덱스를 생성합니다;

3단계. 데이터의 구조를 검사합니다.

모든 데이터는 단일 JSON 문서로 제공됩니다. 따라서 INFER는 도움이 되지 않습니다. 구조를 수동으로 검사하고 이해해야 합니다. 이 데이터는 메타데이터에 각 엔티티의 의미와 함께 단순한 배열로 된 많은 데이터가 있는 일반적인 정부 데이터 세트입니다.

단순 배열:

<strong>select data from cause ;</strong>

1	<강한>선택 데이터 에서 원인 ;</강한>

여기에는 스키마 없이 단순히 데이터 배열이 포함되어 있습니다. 공개 데이터 집합의 경우 스키마는 메타 필드에 있습니다.

구조를 간단한 JSON 키-값 쌍으로 변환하여 좀 더 효과적으로 처리할 수 있도록 해보겠습니다. 이 마법이 어떻게 일어났는지 자세히 알아보세요. 이 문서에서.



WITH cs AS (
  SELECT
    meta.`view`.columns [*].fieldName f,
    data
  FROM
    cause
)
SELECT
  o
FROM
  cs UNNEST cs.data AS d1 
LET o = OBJECT p :d1 [ARRAY_POSITION(cs.f, p)] FOR p IN cs.f END;

WITH cs AS (

선택

메타.`보기`.열 [*].필드 이름 f,

데이터

FROM

원인

)

선택

FROM

cs UNNEST cs.데이터 AS d1

LET o = 객체 p :d1 [ARRAY_POSITION(cs.f, p)] FOR p IN cs.f END;

과제1: 한 주에서 연도별로 가장 많이 사망한 원인을 찾습니다.

WITH 절의 공통 테이블 표현식(CTE)은 복잡한 json 데이터를 플랫 JSON으로 변환합니다(csdata). 이 작업을 동적으로 수행하거나, 이 작업을 한 번 수행한 후 버킷에 다시 INSERT할 수 있습니다. 뉴욕 아기 이름. 이 글에서는 CTE를 사용합니다.

WITH csdata as (
  WITH cs AS (
    SELECT
      meta.`view`.columns [*].fieldName f,
      data
    FROM
      cause
  )
  SELECT
    o
  FROM
    cs UNNEST cs.data AS d1 LET o = OBJECT p :d1 [ARRAY_POSITION(cs.f, p)] FOR p IN cs.f END
)
SELECT
  c.o.state,
  c.o.year,
  c.o.cause_name,
  COUNT(c.o.cause_name),
  SUM(TONUMBER(c.o.deaths)) totdeaths
FROM
  csdata as c
WHERE
  c.o.state &lt;&gt; "United States"
  and c.o.cause_name &lt;&gt; "All causes"
GROUP BY
  c.o.state,
  c.o.year,
  c.o.cause_name
ORDER BY
  totdeaths DESC,
  c.o.state,
  c.o.year

WITH csdata as (

WITH cs AS (

선택

메타.`보기`.열 [*].필드 이름 f,

데이터

FROM

원인

)

선택

FROM

cs UNNEST cs.데이터 AS d1 LET o = 객체 p :d1 [ARRAY_POSITION(cs.f, p)] FOR p IN cs.f END

)

선택

c.o.상태,

c.o.년,

c.o.원인_이름,

COUNT(c.o.원인_이름),

SUM(숫자(c.o.사망자 수)) 총 사망자 수

FROM

csdata as c

어디

c.o.상태 <> "미국"

그리고 c.o.원인_이름 <> "모든 원인"

그룹 BY

c.o.상태,

c.o.년,

c.o.원인_이름

주문 BY

총 사망자 수 DESC,

c.o.상태,

c.o.년

이 경우 캘리포니아의 모든 사망자는 주로 인구로 인해 가장 많이 발생합니다.

과제 2. 2016년 한 해 동안 각 주의 주요 사망 원인을 알아보세요.

쿼리 2: 이전 쿼리의 결과 집합을 사용한 다음 FIRST_VALUE() 창 함수를 사용하여 상위 원인을 확인합니다. OVER BY 절에서 상태별로 파티션을 나누면 상태별 파티션을 얻을 수 있고, OVER BY 절 내에서 ORDER BY dx.totdeaths를 사용하면 모든 상태의 상위 원인을 얻을 수 있습니다.

WITH csdata as (
  WITH cs AS (
    SELECT
      meta.`view`.columns [*].fieldName f,
      data
    FROM
      cause
  )
  SELECT
    o
  FROM
    cs UNNEST cs.data AS d1 LET o = OBJECT p :d1 [ARRAY_POSITION(cs.f, p)] FOR p IN cs.f END
),
d2 as(
SELECT
  c.o.state,
  c.o.year,
  c.o.cause_name,
  SUM(TONUMBER(c.o.deaths)) totdeaths
FROM
  csdata as c
WHERE
  c.o.state &lt;&gt; "United States"
  and c.o.cause_name &lt;&gt; "All causes"
  and c.o.year = "2016"
GROUP BY
  c.o.state,
  c.o.year,
  c.o.cause_name),
d3 as (
SELECT dx.state, dx.cause_name, dx.totdeaths,
  FIRST_VALUE(dx.cause_name) OVER(PARTITION BY dx.state ORDER BY dx.totdeaths DESC) topreason,
  FIRST_VALUE(dx.totdeaths) OVER(PARTITION BY dx.state ORDER BY dx.totdeaths DESC) topcount
FROM d2 dx)
SELECT d3
FROM d3
WHERE d3.topcount = d3.totdeaths
order by d3.state

WITH csdata as (

WITH cs AS (

선택

메타.`보기`.열 [*].필드 이름 f,

데이터

FROM

원인

)

선택

FROM

cs UNNEST cs.데이터 AS d1 LET o = 객체 p :d1 [ARRAY_POSITION(cs.f, p)] FOR p IN cs.f END

d2 as(

선택

c.o.상태,

c.o.년,

c.o.원인_이름,

SUM(숫자(c.o.사망자 수)) 총 사망자 수

FROM

csdata as c

어디

c.o.상태 <> "미국"

그리고 c.o.원인_이름 <> "모든 원인"

그리고 c.o.년 = "2016"

그룹 BY

c.o.상태,

c.o.년,

c.o.원인_이름),

d3 as (

선택 dx.상태, dx.원인_이름, dx.총 사망자 수,

FIRST_VALUE(dx.원인_이름) OVER(파티션 BY dx.상태 주문 BY dx.총 사망자 수 DESC) topreason,

FIRST_VALUE(dx.총 사망자 수) OVER(파티션 BY dx.상태 주문 BY dx.총 사망자 수 DESC) topcount

FROM d2 dx)

선택 d3

FROM d3

어디 d3.topcount = d3.총 사망자 수

주문 by d3.상태

작업 3. 1999년부터 2016년까지 주별로 가장 큰 이유가 연도별로 어떻게 변화했는지 알아보세요.

쿼리 3: 모든 연도(199-2016)에 대한 보고서를 생성한 다음 주, 연도별로 그룹화하고 최고 이유에 대한 최대값(최고 수)을 구하여 최고 이유를 결정하면 최종적으로 최고 이유를 얻을 수 있습니다.

WITH csdata as (
  WITH cs AS (
    SELECT
      meta.`view`.columns [*].fieldName f,
      data
    FROM
      cause
  )
  SELECT
    o
  FROM
    cs UNNEST cs.data AS d1 LET o = OBJECT p :d1 [ARRAY_POSITION(cs.f, p)] FOR p IN cs.f END
),
d2 as(
SELECT
  c.o.state,
  c.o.year,
  c.o.cause_name,
  SUM(TONUMBER(c.o.deaths)) totdeaths
FROM
  csdata as c
WHERE
  c.o.state &lt;&gt; "United States" 
  and c.o.cause_name &lt;&gt; "All causes"
GROUP BY
  c.o.state,
  c.o.year,
  c.o.cause_name),
d3 as (
SELECT dx.state, dx.year,
  FIRST_VALUE(dx.cause_name) OVER(PARTITION BY dx.state, dx.year ORDER BY dx.totdeaths DESC ) topreason,
  FIRST_VALUE(dx.totdeaths) OVER(PARTITION BY dx.state, dx.year ORDER BY dx.totdeaths DESC) topcount
FROM d2 dx)
SELECT d3.state , d3.year , d3.topreason, max(d3.topcount) topcount
FROM d3
GROUP BY d3.state, d3.year, d3.topreason
order by d3.state, d3.year

WITH csdata as (

WITH cs AS (

선택

메타.`보기`.열 [*].필드 이름 f,

데이터

FROM

원인

)

선택

FROM

cs UNNEST cs.데이터 AS d1 LET o = 객체 p :d1 [ARRAY_POSITION(cs.f, p)] FOR p IN cs.f END

d2 as(

선택

c.o.상태,

c.o.년,

c.o.원인_이름,

SUM(숫자(c.o.사망자 수)) 총 사망자 수

FROM

csdata as c

어디

c.o.상태 <> "미국"

그리고 c.o.원인_이름 <> "모든 원인"

그룹 BY

c.o.상태,

c.o.년,

c.o.원인_이름),

d3 as (

선택 dx.상태, dx.년,

FIRST_VALUE(dx.원인_이름) OVER(파티션 BY dx.상태, dx.년 주문 BY dx.총 사망자 수 DESC ) topreason,

FIRST_VALUE(dx.총 사망자 수) OVER(파티션 BY dx.상태, dx.년 주문 BY dx.총 사망자 수 DESC) topcount

FROM d2 dx)

선택 d3.상태 , d3.년 , d3.topreason, 최대(d3.topcount) topcount

FROM d3

그룹 BY d3.상태, d3.년, d3.topreason

주문 by d3.상태, d3.년

다음은 일부 결과입니다.

이를 시각화하면 다음과 같은 히스토그램이 나타납니다.

케샤브 머시

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인사이트에 대한 JSON: 미국 의료 서비스 데이터 분석.

과제1: 한 주에서 연도별로 가장 많이 사망한 원인을 찾습니다.

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작성자

게시자 케샤브 머시

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