SQL CASE WHEN Explicado: 10 Ejemplos Sencillos para Principiantes

La sentencia CASE WHEN nos permite tomar decisiones sobre nuestros datos, categorizando y manipulando registros basándonos en condiciones específicas. Descubra cómo utilizar CASE WHEN en este artículo.

Imagínese que está decidiendo qué ropa ponerse ese día. Si está lloviendo, saca el paraguas; si no, lo deja en casa. Este procedimiento de toma de decisiones es esencialmente lo mismo que una sentencia SQL CASE WHEN.

En el ámbito de SQL, la sentencia CASE WHEN funciona de forma muy parecida a una expresión if-then-else, lo que nos permite crear clasificaciones personalizadas dentro de una consulta. Otros lenguajes de programación utilizan una lógica similar; por ejemplo, Python utiliza if, elif y else, y JavaScript utiliza la sentencia switch. El uso generalizado de este concepto en todos los lenguajes informáticos pone de relieve su importancia crucial: ofrece a los usuarios la capacidad de manejar una gran variedad de situaciones. En SQL, esta construcción es una herramienta vital para el análisis de datos.

En este artículo, encontrará ejercicios prácticos del mundo real en los que se utiliza la sentencia CASE WHEN para el análisis de datos. Esta sentencia permite a los analistas elaborar una lógica personalizada para la clasificación y la toma de decisiones en sus consultas. Como resultado, se mejora la precisión de la consulta y la profundidad del análisis.

Si esto le parece interesante, ¿por qué no explora nuestro Cómo crear informes básicos con SQL curso? Además de cubrir los detalles de la sintaxis de CASE WHEN, este curso también le enseña a utilizar las funciones de agregación de SQL como COUNT() y SUM(). Aprenderá rápidamente a calcular promedios, comparar agrupaciones empresariales y organizar consultas intrincadas.

Ahora, sumerjámonos en las complejidades de SQL CASE WHEN y desmitifiquemos la sentencia a través de algunos ejemplos sencillos.

Comprensión de la Sintaxis CASE WHEN

Para explorar las complejidades de la sentencia CASE WHEN, vamos a desglosar su sintaxis mediante algunos ejemplos.

Sintaxis básica: CASE WHEN THEN

Para empezar, examinaremos la sintaxis más simple de la sentencia SQL CASE WHEN. Esta construcción es especialmente útil para segmentar registros según un criterio dado y generar una nueva columna para mostrar los resultados. Esta es la sintaxis:

SELECT
    column_name,
    CASE
        WHEN condition THEN result
    END AS new_column
FROM
    your_table;

Vamos a explicar cada parte en detalle:

• SELECT: Especifica las columnas que se incluirán en el conjunto de resultados.
• CASE: Evalúa la condición especificada para cada fila del conjunto de datos. Inicia la lógica condicional.
• WHEN condition THEN result: Define la condición que debe comprobarse y el resultado que debe asignarse si se cumple la condición. Esto permite la clasificación dinámica de los datos.
• END: Marca el final de CASE Significa que la evaluación de las condiciones y la asignación de resultados han finalizado.
• AS new_column: Crea una nueva columna llamada new_column en el conjunto de resultados. Esta columna captura los resultados de la evaluación de CASE WHEN para cada fila.

Este enfoque es especialmente valioso cuando se desea introducir una dimensión categórica en los datos basada en condiciones específicas. En la consulta siguiente, utilizamos CASE WHEN para etiquetar como altas las ciudades con temperaturas superiores a 30 grados centígrados:

SELECT
    city,
    temperature,
    CASE
        WHEN temperature > 30 THEN 'High'
    END AS temperature_category
FROM
    weather_data;

Esto simplifica el análisis de patrones de temperatura con etiquetas de umbral claras en la nueva columna, contribuyendo a un conjunto de datos más expresivo e informativo para análisis posteriores.

Tenga en cuenta que en esta sentencia, los registros que no cumplan la condición especificada tendrán un valor NULL en la nueva columna. Esto nos lleva a la siguiente sentencia

CASE WHEN THEN ELSE

Sin una cláusula ELSE, corremos el riesgo de que nuestra nueva columna contenga valores NULL. Al incorporar una cláusula ELSE, esta construcción proporciona un resultado alternativo cuando no se cumple la condición. Esto resulta útil cuando se desea garantizar que todos los registros del conjunto de datos reciban un valor significativo en la nueva columna.

Esta es la sintaxis:

SELECT
    column_name,
    CASE
        WHEN condition THEN result
        ELSE alternative_result
    END AS new_column
FROM
    your_table;

Desglosemos las condiciones:

• WHEN condition THEN result: Define la condición principal que se comprobará y el resultado correspondiente que se asignará si se cumple la condición.
• ELSE alternative_result: Especifica un resultado alternativo que se asignará cuando no se cumpla la condición principal Esto garantiza que la nueva columna no contendrá valores de NULL.

Volvamos al ejemplo de los datos meteorológicos. Al introducir una cláusula ELSE, las temperaturas por debajo del umbral especificado se etiquetarán ahora como Normal. Esta construcción funciona bien para garantizar que cada registro de la nueva columna tenga un valor definido, lo que mejora la precisión del análisis de datos. Esta es la nueva consulta:

SELECT
    city,
    temperature,
    CASE
        WHEN temperature > 30 THEN 'High'
        ELSE 'Normal'
    END AS temperature_category
FROM
    weather_data;

Como puede ver, todas las temperaturas inferiores a 30 grados Celsius se clasifican como normales; todo lo superior a 30 es alto.

Múltiples THEN en CASE WHEN

¿Qué ocurre si tenemos más de una condición que queremos aplicar a nuestros datos? El siguiente ejemplo muestra cómo utilizar la sintaxis de la sentencia CASE WHEN con múltiples condiciones. Esto ofrece un método para clasificar los datos según diferentes normas:

SELECT
    column_name,
    CASE
        WHEN condition1 THEN result1
        WHEN condition2 THEN result2
        -- Additional WHEN clauses as needed
    END AS new_column
FROM
    your_table;

Desglosemos las condiciones:

• WHEN condition1 THEN result1: Define la primera condición a comprobar y el resultado correspondiente si se cumple esta condición.
• WHEN condition2 THEN result2: Especifica una segunda condición y su resultado asociado.
• Se pueden añadir cláusulas WHEN adicionales para otras condiciones.

En una sentencia CASE con varias cláusulas WHEN, el orden es significativo. Las condiciones se evalúan secuencialmente, y la primera condición que se cumple determina el resultado. Una vez que se cumple una condición, se devuelve el resultado correspondiente y se omiten las cláusulas WHEN posteriores. En este ejemplo, si condition1 es verdadera para una fila concreta, se devolverá result1, y condition2 no se evaluará para esa fila.

En el contexto de nuestro ejemplo anterior de datos meteorológicos, la consulta final incorpora múltiples cláusulas, así como una cláusula ELSE para garantizar que cualquier registro que no cumpla las condiciones de temperatura especificadas reciba una salida no NULL. Esta estructura garantiza que a cada registro de la columna temperature_category se le asignará una etiqueta significativa; esto contribuye a un análisis meteorológico más completo e informativo. He aquí la consulta:

SELECT
    city,
    temperature,
    CASE
        WHEN temperature > 30 THEN 'High'
        WHEN temperature <= 30 AND temperature > 20 THEN 'Moderate'
        ELSE 'Low'
    END AS temperature_category
FROM
    weather_data;

Como puede ver, ahora tenemos tres categorías meteorológicas: Alta para temperaturas superiores a 30 grados, Moderada para temperaturas entre 20 y 30, y Baja para el resto de temperaturas, es decir, las inferiores a 20 grados.

Apliquemos ahora estos conceptos a algunos problemas reales de análisis de datos.

Ejemplos de uso de CASE WHEN en el análisis de datos

Ejemplo 1: Categorización de datos

Comprender los datos de las transacciones es importante para evaluar el comportamiento de compra de los clientes en el contexto de un negocio minorista.

Imaginemos que dispone de un conjunto de datos de transacciones de ventas. Podría ser difícil obtener rápidamente información sobre la distribución de las transacciones y analizar los importes brutos de las transacciones. Una forma de manejar esta situación es agrupar las transacciones según el importe. He aquí una consulta que nos permite agrupar las transacciones en categorías Alta, Media y Baja:

SELECT
    TransactionID,
    Amount,
    CASE
        WHEN Amount < 1000 THEN 'Low'
        WHEN Amount >= 1000 AND Amount < 5000 THEN 'Medium'
        WHEN Amount >= 5000 THEN 'High'
        ELSE 'Unknown'
    END AS TransactionCategory
FROM
    SalesTransactions;

Utilizando la expresión CASE, podemos clasificar las transacciones en grupos significativos, simplificando el análisis y permitiendo una rápida visión general de los patrones de transacción. Una transacción con un importe de 980 se clasificará como Baja, mientras que una transacción con un importe de 5.200 se clasificará como Alta. Esta categorización dinámica simplifica el análisis y permite una rápida visión general de los patrones de transacción.

Ejemplo 2: Gestión de valores NULL

El seguimiento de las fechas de los pedidos es esencial para una plataforma de comercio electrónico; nos ayuda a comprender el comportamiento de los clientes y a desarrollar mejores calendarios de cumplimiento de los pedidos.

Supongamos que tiene un conjunto de datos en el que la columna OrderDate contiene un gran número de valores NULL. Al examinar los datos relacionados con los pedidos, los valores que faltan en la columna OrderDate pueden causar malentendidos o confusión. Así que escribamos una consulta que clasifique los pedidos en dos grupos: los que tienen fecha de pedido(Pedido realizado) y los que no tienen fecha de pedido.

SELECT
    CustomerID,
    OrderDate,
    CASE
        WHEN OrderDate IS NULL THEN 'No Order Date'
        ELSE 'Order Placed'
    END AS OrderStatus
FROM
    Orders;

Aquí la expresión CASE distingue entre registros con y sin fecha de pedido, proporcionando etiquetas claras y mejorando la precisión del análisis de datos. Una fila con NULL OrderDate se etiquetará como Sin fecha de pedido, indicando que no se ha registrado ninguna fecha de pedido específica para esa transacción. Por el contrario, una fila con un OrderDate específico, como 2023-10-12, se etiquetará como Pedido realizado, lo que indica que se ha realizado un pedido y que tiene una fecha de pedido específica.

Ejemplo 3: Creación de columnas agregadas

Para optimizar la producción y la gestión de inventarios, una empresa de fabricación puede tratar de determinar el nivel de demanda de sus productos. Los diferentes niveles de demanda de los distintos productos pueden no ser inmediatamente evidentes al observar la cantidad total vendida. Por lo tanto, se pueden crear columnas adicionales en el conjunto de resultados agregando datos basados en condiciones o criterios específicos.

Analicemos un ejemplo de consulta:

SELECT
    ProductID,
    SUM(Quantity) AS TotalQuantity,
    CASE
        WHEN SUM(Quantity) > 100 THEN 'High Demand'
        ELSE 'Normal Demand'
    END AS DemandLevel
FROM
    OrderDetails
GROUP BY
    ProductID;

Aquí, la expresión CASE gestiona la categorización dinámica de los niveles de demanda, lo que permite a la empresa identificar los productos de alta demanda y ajustar los planes de producción en consecuencia. Una fila con un TotalQuantity de 120 se etiquetará como Alta Demanda, lo que significa una fuerte demanda de ese producto específico. Por el contrario, una fila con TotalQuantity de 80 se etiquetará como Demanda Normal, lo que indica un nivel de demanda estándar para ese producto concreto.

Ejemplo 4: Análisis de marketing

Imagine que es usted un minorista en línea que desea planificar campañas de marketing y existencias de inventario analizando la estacionalidad de los pedidos de los clientes. Es difícil detectar temporadas altas o tendencias trimestrales al ver los pedidos sin clasificar los datos por tiempo; por eso analizamos los datos basándonos en intervalos de fechas y ofrecemos información sobre patrones temporales.

SELECT
    OrderDate,
    COUNT(*) AS OrderCount,
    CASE
        WHEN OrderDate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31' THEN 'Q1'
        WHEN OrderDate BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-06-30' THEN 'Q2'
        -- Add more quarters as needed
    END AS Quarter
FROM
    Orders
GROUP BY
    OrderDate;

Utilizando la expresión CASE, organizamos los pedidos en trimestres. Una fila con un OrderDate de 2023-02-15 se etiquetará como Q1, lo que significa que el pedido corresponde al primer trimestre del año. Un pedido realizado en 2023-05-20 se etiquetará como Q2, indicando que se sitúa dentro del segundo trimestre. Esto le permite elaborar estrategias de marketing y ajustar los niveles de inventario en función de la demanda estacional.

Ejemplo 5: Segmentación de clientes

Un servicio que cobra una suscripción busca personalizar sus productos y tácticas de marketing en función de los hábitos de compra de sus usuarios. Al preparar determinados informes, un analista necesitará agrupar a los clientes en función de varios criterios; en el ejemplo siguiente, segmentamos a los clientes en grupos según sus hábitos de gasto:

SELECT
    CustomerID,
    SUM(PurchaseAmount) AS TotalPurchase,
    CASE
        WHEN SUM(PurchaseAmount) < 1000 THEN 'Bronze'
        WHEN SUM(PurchaseAmount) < 5000 THEN 'Silver'
        WHEN SUM(PurchaseAmount) < 10000 THEN 'Gold'
        ELSE 'Platinum'
    END AS CustomerSegment
FROM
    Purchases
GROUP BY
    CustomerID;

La expresión CASE segmenta a los clientes en categorías, lo que permite al proveedor de servicios ofrecer promociones, descuentos o servicios personalizados en función del nivel de gasto de cada segmento de clientes.

Ejemplo 6: Categorización de productos por rango de precios

Ejercicio: Comprender la distribución de los precios de los productos en un sitio de comercio electrónico es esencial para tomar decisiones informadas sobre precios y marketing. Con tantos productos disponibles, puede ser difícil obtener información. Se le ha pedido que simplifique los datos para que su jefe pueda entender el entorno de precios y tomar mejores decisiones.

El resultado de este ejercicio debe contener las columnas ProductID, ProductName, Price, y PriceCategory para cada producto. La columna PriceCategory debe categorizar los productos de la siguiente manera:

• Precio bajo: Asignado a productos con precios inferiores a 50.
• Preciomoderado: Asignado a productos con precios entre 50 y 100.
• Precio alto: Asignado a productos con precios superiores a 100.

Solución:

SELECT
    ProductID,
    ProductName,
    Price,
    CASE
        WHEN Price < 50 THEN 'Low Price'
        WHEN Price >= 50 AND Price < 100 THEN 'Moderate Price'
        WHEN Price >= 100 THEN 'High Price'
    END AS PriceCategory
FROM
    Products;

Salida:

Explicación de la solución: Este ejemplo utiliza efectivamente la sentencia CASE WHEN para categorizar productos por rango de precios. Las condiciones son claras y las etiquetas resultantes son significativas, permitiendo un análisis más fácil.

Ejemplo 7: Análisis del Estado de Cumplimiento de Pedidos

Ejercicio: En una tienda online, garantizar que los pedidos se entregan a tiempo es clave para la satisfacción del cliente. Con un gran volumen de pedidos, es difícil obtener información. ¿Cómo puede mejorar el análisis de datos para realizar un seguimiento y optimizar el cumplimiento de los pedidos?

El resultado esperado de este ejercicio debería presentar un desglose claro de cada pedido, incluyendo las columnas OrderID, OrderDate, ShippedDate, y FulfillmentStatus. La columna FulfillmentStatus clasifica los pedidos en tres grupos:

• No Enviados: Indica los pedidos pendientes de envío con un NULL ShippedDate.
• Enviadocon retraso: Designa los pedidos en los que el ShippedDate supera los tres días desde el OrderDate, lo que indica un retraso.
• Enviados atiempo: Se aplica a los pedidos enviados en un plazo de tres días desde OrderDate, lo que garantiza su cumplimiento puntual.

Solución:

SELECT
    OrderID,
    OrderDate,
    ShippedDate,
    CASE
        WHEN ShippedDate IS NULL THEN 'Not Shipped'
        WHEN ShippedDate > DATEADD(day, 3, OrderDate) THEN 'Shipped Late'
        ELSE 'Shipped On Time'
    END AS FulfillmentStatus
FROM
    Orders;

Salida:

Explicación de la solución: Este ejemplo muestra el uso efectivo de CASE WHEN para categorizar los pedidos por estado de cumplimiento. Las condiciones están estructuradas de forma lógica, proporcionando una visión clara del proceso de cumplimiento. La consulta se alinea con los consejos comentados anteriormente al tratar los valores NULL para que los pedidos sin fecha de envío no se registren como NULL.

Ejemplo 8: Segmentación de Clientes por Frecuencia de Compra

Ejercicio: En el comercio minorista en línea, comprender los hábitos de compra de los clientes es crucial. Pero cuando se tiene una gran base de clientes, obtener información clara es un reto. Tenga esto en cuenta en este ejercicio, ya que se le pide que segmente a los clientes en función de su frecuencia de compra.

El resultado esperado de este ejercicio debe proporcionar una vista segmentada de los clientes en función de su frecuencia de compra. Debe incluir CustomerID, TotalOrders y CustomerSegment. La columna CustomerSegment clasifica a los clientes en tres grupos:

• Comprador infrecuente: Se aplica a los clientes con una frecuencia de compra de un pedido.
• Compradorhabitual: Aplicado a clientes con una frecuencia de compra entre dos y cinco pedidos.
• Comprador frecuente: Aplicado a clientes con una frecuencia de compra superior a cinco pedidos.

Solución:

SELECT
    CustomerID,
    COUNT(OrderID) AS TotalOrders,
    CASE
        WHEN COUNT(OrderID) = 1 THEN 'Infrequent Shopper'
        WHEN COUNT(OrderID) >= 2 AND COUNT(OrderID) <= 5 THEN 'Regular Shopper'
        WHEN COUNT(OrderID) > 5 THEN 'Frequent Shopper'
    END AS CustomerSegment
FROM
    Orders
GROUP BY
    CustomerID;

Salida:

Explicación de la solución: En este ejemplo, incluimos funciones agregadas con la sentencia CASE WHEN para categorizar a los clientes por frecuencia de pedido. De este modo, podemos categorizar a los clientes en función de la frecuencia de su gasto en el sitio web. Puede encontrar más ejemplos de combinación de funciones agregadas con la sentencia CASE WHEN en nuestro artículo Cómo utilizar CASE WHEN con SUM().

Ejemplo 9: Evaluación de las Calificaciones de Desempeño de los Empleados

Ejercicio: Para que las decisiones de RRHH sean eficaces, es esencial evaluar el rendimiento de los empleados. Sin embargo, con tantos empleados, el proceso de análisis es complejo. ¿Cómo puede agilizar el análisis de datos para evaluar y clasificar a los empleados en función de las puntuaciones de productividad?

El resultado esperado de este ejercicio debería agilizar el análisis del rendimiento de los empleados, proporcionando una evaluación clara de cada empleado. Debería devolver las columnas EmployeeID, ProductivityScore, y PerformanceRating. La columna PerformanceRating clasifica a los empleados en tres grupos:

• Excelente: Se aplica a los empleados con un ProductivityScore de 90 o superior, lo que indica un rendimiento sobresaliente.
• Bueno: Se aplica a los empleados con un ProductivityScore entre 70 y 89, lo que refleja un buen rendimiento.
• Necesita mejorar: Se aplica a los empleados con un ProductivityScore inferior a 70, lo que indica áreas en las que es necesario mejorar.

Solución:

SELECT
    EmployeeID,
    ProductivityScore,
    CASE
        WHEN ProductivityScore >= 90 THEN 'Excellent'
        WHEN ProductivityScore >= 70 AND ProductivityScore < 90 THEN 'Good'
        WHEN ProductivityScore < 70 THEN 'Needs Improvement'
    END AS PerformanceRating
FROM
    Employees;

Salida:

Explicación de la solución: Al definir rangos de rendimiento con la declaración CASE WHEN, podemos clasificar a los empleados en función de las puntuaciones de productividad. Dado que las condiciones son claras, las puntuaciones de rendimiento resultantes proporcionan información procesable.

Ejemplo 10: Agrupación de Productos por Año de Lanzamiento

Ejercicio: La gestión del inventario de productos requiere comprender los ciclos de vida de los productos. En un catálogo de gran tamaño, la identificación de patrones puede resultar complicada. ¿Cómo puede simplificarlo para agrupar productos de forma eficaz en función de sus años de lanzamiento?

El resultado esperado de este ejercicio debería proporcionar una clara agrupación de productos basada en sus años de lanzamiento. Debe incluir las columnas ProductID, ProductName, ReleaseYear, y ReleaseCategory. La columna ReleaseCategory clasifica los productos en tres grupos:

• Nuevos lanzamientos: Se aplica a los productos lanzados en el año 2023, indicando las últimas incorporaciones al catálogo.
• Lanzamiento reciente: Se aplica a los productos publicados entre 2018 y 2022, lo que significa que se trata de artículos introducidos recientemente.
• Versiónantigua: Se aplica a los productos lanzados antes del año 2018, identificando los artículos más antiguos del catálogo.

Solución:

SELECT
    ProductID,
    ProductName,
    EXTRACT(YEAR FROM ReleaseDate) AS ReleaseYear,
    CASE
        WHEN EXTRACT(YEAR FROM ReleaseDate) = 2023 THEN 'New Release'
        WHEN EXTRACT(YEAR FROM ReleaseDate) >= 2018 AND EXTRACT(YEAR FROM ReleaseDate) < 2023 THEN 'Recent Release'
        WHEN EXTRACT(YEAR FROM ReleaseDate) < 2018 THEN 'Old Release'
    END AS ReleaseCategory
FROM
    Products;

Salida:

Explicación de la solución: Este ejemplo final muestra la versatilidad de CASE WHEN. Aquí, lo hemos utilizado con las funciones de DATETIME para categorizar productos basados en sus años de lanzamiento.

8 consejos para utilizar CASE WHEN en el análisis de datos

Aquí tiene 10 consejos que le ayudarán a sacar el máximo partido de la sentencia CASE WHEN:

1. Comprenda sus datos: Antes de implementar CASE WHEN, asegúrese de comprender claramente los datos con los que está trabajando. Identifique las condiciones o criterios específicos que añadirán valor a su análisis.
2. Empiece con algo sencillo: Si es la primera vez que utiliza CASE WHEN, empiece con condiciones sencillas. Puede ir añadiendo complejidad según sea necesario. De este modo, el código seguirá siendo legible y más fácil de solucionar.
3. Utilice etiquetas significativas: Al categorizar los datos, elija etiquetas claras y significativas. Esto mejora la interpretabilidad de los resultados y hace que el análisis sea más accesible para los demás.
4. Tenga en cuenta los tipos de datos: Asegúrese de que los tipos de datos de sus condiciones se corresponden con los datos que está examinando. Los tipos de datos no coincidentes pueden provocar comportamientos inesperados y errores.
5. Combine las condiciones de forma lógica: Utilice los operadores AND y OR para expresar condiciones compuestas. Los paréntesis pueden ayudar a aclarar el orden de evaluación.
6. Aborde los valores NULL: Considere el uso de las condiciones IS NULL, IS NOT NULL o ELSE para tratar explícitamente cualquier columna de su análisis que pueda tener valores NULL.
7. Utilice columnas agregadas:CASE WHEN es especialmente útil cuando se crean columnas agregadas. Por ejemplo, puede categorizar grupos basándose en valores agregados (por ejemplo, totales o medias) para obtener información sobre patrones o tendencias.
8. Pruebe y valide: pruebe sus sentencias CASE WHEN en un subconjunto más pequeño de sus datos antes de aplicarlas a todo el conjunto de datos. Esto ayuda a detectar cualquier problema inesperado y garantiza que la lógica funcione según lo previsto.

Más allá de lo básico con CASE WHEN

La sentencia CASE WHEN de SQL es una herramienta fundamental. Proporciona un enfoque estructurado y flexible de la lógica condicional, que refleja la toma de decisiones cotidiana. Además, su naturaleza intuitiva la convierte en una función accesible y potente de SQL. Si necesita crear clasificaciones personalizadas, manejar valores NULL y categorizar datos dinámicamente, la sentencia CASE WHEN es un verdadero activo.

Tanto si es un principiante en SQL como si es un analista experimentado, dominar la sentencia CASE WHEN es un paso clave para desbloquear capas más profundas del análisis de datos. Profundice en sus complejidades con nuestros artículos Cómo utilizar CASE en ORDER BY en SQL y Cómo utilizar CASE WHEN en GROUP BY. Y para disfrutar de una experiencia de aprendizaje interactiva, consulte nuestro Cómo crear informes básicos con SQL curso. ¡Feliz aprendizaje!