Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

SQL GROUP BY: Tak Bisa Kelompokkan dari Kunci Unik

Belajar Data Science di Rumah 09-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-06-2024-05-09-200726_x_Thumbnail800.jpg

SQL Group BY adalah salah satu statements yang berguna untuk melakukan agregasi data dan menganalisis informasi yang tersaji dalam database. SQL Group By sendiri dapat diaplikasikan oleh praktisi data berdasarkan nilai tertentu dalam satu atau beberapa kolom, kemudian bisa dipasangkan pula dengan fungsi agregasi seperti SUM, AVG, COUNT, MAX, dan MIN untuk mendapatkan ringkasan secara statistik yang relevan dari setiap kelompok data. 


Namun permasalahan yang terjadi adalah kadang ada satu kondisi dimana SQL GROUP BY tidak dapat mengelompokkan data berdasarkan kunci unik. Apa mungkin ketika data sudah dikelompokkan ternyata kunci uniknya tidak tepat. Situasi semacam ini dapat membuat seorang praktisi data merasa bingung dan frustasi karena sulit untuk menemukan penyebab masalahnya. Proses ini dapat memakan waktu dan mengganggu alur kerja analisis data.


Terus apa saja ya alasan-alasannya yang menjadi penyebab SQL GROUP BY tak bisa mengelompokkan data berdasarkan kata kunci unik? Simak penjelasannya ya sahabat DQLab!


1. Ada Kombinasi Data yang Berbeda

Dalam beberapa situasi, kamu mungkin ingin menggabungkan data dari beberapa tabel atau sumber yang berbeda. Dalam kasus ini, penggunaan “GROUP BY” lewat kata kunci unik dari salah satu tabel mungkin tidak relevan karena kunci unik tersebut tidak mencakup semua data yang ingin digabungkan.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Perubahan Struktur Data

Struktur data dapat berubah dari waktu ke waktu, dan kunci yang saat ini unik mungkin tidak lagi unik di masa depan. Mengelompokkan berdasarkan kunci unik yang sekarang dapat menyebabkan masalah jika struktur data berubah.


3. Analisis Detail dalam Setiap Baris

Ada saat-saat ketika kita perlu menganalisis data secara individual dalam setiap baris tanpa mengelompokkannya. Contohnya adalah ketika kita ingin melihat setiap transaksi dalam dataset secara terpisah untuk analisis lebih lanjut.


Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data


4. Memperhatikan Seluruh Data

Dalam beberapa kasus, kita mungkin ingin melihat atau menganalisis data secara keseluruhan tanpa mengelompokkannya. Misalnya, ketika kita ingin menghitung jumlah total, rata-rata, atau nilai maksimum dari seluruh dataset, penggunaan GROUP BY menjadi tidak diperlukan.


5. Kebebasan Analisis yang Lebih Besar

Dalam beberapa kasus, menghindari pengelompokkan berdasarkan kunci unik dapat memberikan fleksibilitas lebih besar dalam analisis data. Kita dapat menggunakan fungsi analitis seperti PARTITION BY untuk melakukan analisis yang lebih mendetail atau kompleks.


Dalam banyak skenario, menggunakan GROUP BY berdasarkan kunci unik dapat menjadi pendekatan yang baik dan efisien. Namun, penting untuk mempertimbangkan situasi spesifik dari dataset dan kebutuhan analisis sebelum memutuskan apakah pengelompokkan berdasarkan kunci unik adalah langkah yang tepat.


Oleh karena itu, penting bagi praktisi data untuk memahami secara mendalam struktur data yang mereka kerjakan, serta kemungkinan masalah yang dapat terjadi saat menggunakan operasi SQL seperti GROUP BY. Dengan pemahaman yang baik tentang data dan kemungkinan masalah yang mungkin terjadi, praktisi data dapat mengambil langkah-langkah pencegahan yang sesuai dan dapat dengan cepat menangani masalah yang muncul.


Penggunaan SQL GROUP BY merupakan salah satu fungsi yang banyak dibutuhkan untuk proses pengelolaan database.Kita dapat mempelajari dasar-dasar bahasa SQL di DQLab.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login