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Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 11/2025

Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

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SQLData Manipulation

5 Std.

16 Videos

60 Übungen

5,150 XP

31,058

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Kursbeschreibung

SQL Server bietet einen leistungsfähigen Werkzeugkasten, um Zeitreihendaten vorzubereiten, zu aggregieren und abzufragen. In diesem Kurs lernst du, wie du Datumsangaben erstellst und verwendest, Daten aus Strings parsest (und mit ungültigen Strings umgehst) und Daten für Berichte formatierst. Anschließend siehst du, wie die integrierten Aggregationsoperatoren und Fensterfunktionen von SQL Server wichtige Business-Fragen lösen können – etwa laufende Summen berechnen, gleitende Durchschnitte finden und Monat-zu-Monat-Differenzen anzeigen – und zwar anhand realistischer Beispieldatensätze. Außerdem erfährst du, wie eine andere Perspektive auf deine Daten schwierige Probleme lösen kann.

Voraussetzungen

Intermediate SQL Server

1

Arbeiten mit Datum und Uhrzeit

In diesem Kapitel geht es um Datums- und Zeitfunktionen in SQL Server – einschließlich dem Erstellen von Datumsangaben aus Bestandteilen, dem Formatieren von Daten für Berichte und dem Arbeiten mit Kalendertabellen.

Datumswerte erstellen

Ein Datum in Jahr, Monat und Tag aufschlüsseln

Ein Datum und eine Uhrzeit in Bestandteile zerlegen

Datumarithmetik und Schaltjahre

Datumsangaben runden

Datumsformatierung für Berichte

Datumsformatierung mit CAST() und CONVERT()

Datumsformatierung mit FORMAT()

Arbeiten mit Kalendertabellen

Die Vorteile von Kalendertabellen

Probiere eine Kalendertabelle aus

Verknüpfen mit einer Kalendertabelle

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2

Konvertieren in Datums- und Zeitwerte

Hier wandeln wir Strings und andere Eingaben in Datums- und Zeitdatentypen um.

Datumsangaben aus Bestandteilen erstellen

Erstelle Datumswerte aus Bestandteilen

Datum und Uhrzeit aus Teilen zusammensetzen

Datum und Uhrzeit mit Offsets aus Bestandteilen aufbauen

Datumszeichenfolgen umwandeln

Strings in Datumsangaben umwandeln

Strings in Datumswerte umwandeln

Strings in Datumswerte parsen

Mit Offsets arbeiten

Den Offset eines Datums ändern

Zeitzonen-DMV verwenden, um Zeiten nachzuschlagen

In einen Datums-Offset konvertieren

Ungültige Datumswerte behandeln

Probiere typsichere Datumsfunktionen aus

Importierte Daten in Datumsangaben mit Zeitzonen umwandeln

Teste die Performance von typsicheren Konvertierungsfunktionen

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3

Zeitreihendaten aggregieren

In diesem Kapitel lernen wir Techniken, um Daten über die Zeit zu aggregieren. Wir werfen einen kurzen Blick auf Aggregationsfunktionen und statistische Aggregationsfunktionen. Wir behandeln Upsampling und Downsampling von Daten. Abschließend schauen wir uns die Grouping-Operatoren an.

Grundlegende Aggregatfunktionen

Daten über einen Zeitraum zusammenfassen

Eindeutige Werte zählen

Gefilterte Aggregationen berechnen

Statistische Aggregatfunktionen

Arbeiten mit statistischen Aggregatfunktionen

Median in SQL Server berechnen

Downsampling und Upsampling von Daten

Auf tägliche Granularität herunterstufen

Auf wöchentlichen Takt herunterstichproben

Downsampling mit einer Kalendertabelle

Gruppierung mit ROLLUP, CUBE und GROUPING SETS

Erstelle eine Zusammenfassung mit ROLLUP

Alle Aggregationen mit CUBE anzeigen

Eigene Gruppierungen mit GROUPING SETS erstellen

Mehrere Aggregationen in einer Abfrage kombinieren

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4

Zeitreihenfragen mit Fensterfunktionen beantworten

In diesem Kapitel lernst du, wie du mit Fensterfunktionen zeitbezogene Berechnungen durchführst – darunter laufende Summen und gleitende Durchschnitte, das Berechnen von Intervallen und das Ermitteln der maximalen Überlappung.

Aggregationsfunktionen über Fenster verwenden

ROW_NUMBER(), RANK() und DENSE_RANK() im Vergleich

Aggregat-Fensterfunktionen

Laufende Summen und gleitende Durchschnitte berechnen

Laufende Summen mit SUM()

Fensterrahmen untersuchen

Gleitende Durchschnitte berechnen

Arbeiten mit LAG() und LEAD()

Frühere und kommende Zeiträume betrachten

Die drei vorherigen Perioden ansehen

Verstrichene Tage zwischen Vorfällen berechnen

Maximale Überschneidungen finden

Kundendaten auf potenziellen Betrug analysieren

Ereignisstrom aufbauen

Schließe die Betrugsanalyse ab

Zum Abschluss

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Zeitreihenanalyse in SQL Server

Kurs
abgeschlossen

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