Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Débloquez une multitude de nouveaux outils de résolution de problèmes grâce à la puissance des fonctions de fenêtre de Snowflake ! Dans ce cours, vous maîtriserez les outils nécessaires pour résoudre des problèmes comme l’identification des valeurs aberrantes dans vos données et le calcul de moyennes mobiles.Vous commencerez par distinguer les fonctions d’agrégation traditionnelles des fonctions de fenêtre. Vous verrez en détail l’anatomie d’une fonction de fenêtre en attribuant des numéros de ligne et des classements à tous les enregistrements d’une requête Snowflake. Une fois les bases en main, vous associerez ces fonctions de fenêtre à des partitions. Cela vous permettra de créer des groupes d’enregistrements ordonnés et de comparer des valeurs séquentielles.Vous terminerez le cours avec les fonctions de fenêtre d’agrégation et les moyennes glissantes, deux des applications les plus utiles des fonctions de fenêtre pour structurer et analyser des données. Au final, vous disposerez d’un tout nouvel ensemble de compétences qui propulsera vos requêtes Snowflake !
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Fonctions de fenêtre
Ouvrez la fenêtre sur un monde de possibilités avec les fonctions de fenêtre de Snowflake ! Vous lancerez la dynamique en distinguant les fonctions de fenêtre des fonctions traditionnelles. Ensuite, vous apprendrez à fournir un numéro de ligne et un classement pour chaque enregistrement d’une requête. Une fois les bases acquises, vous mettrez la « fenêtre » dans les fonctions de fenêtre, grâce à PARTITION BY. Vous verrez comment trouver et utiliser la première et la dernière valeur d’une fenêtre donnée, avant de conclure par un aperçu des fonctions d’agrégation.
- Attribuer des numéros de ligne50 XP
- Construire une fonction de fenêtre100 XP
- Ajouter des numéros de ligne aux sessions de recharge100 XP
- Surfer sur la vague de chaleur100 XP
- Fonctions de fenêtrage de classement50 XP
- Était-ce une recharge rapide ?100 XP
- Comparer l’énergie consommée100 XP
- Partitionner les données dans une fonction de fenêtre50 XP
- Suivez l’argent !100 XP
- Explorer les coûts de recharge100 XP
2
Fonctions de fenêtre de classement
On passe à la vitesse supérieure ! Dans ce chapitre, vous allez approfondir les fonctions de classement. Vous commencerez avec une variante de RANK, appelée DENSE_RANK, qui gère les ex æquo d’une manière un peu différente. Vous explorerez aussi une version plus robuste des fonctions vues dans la leçon précédente avec NTH_VALUE. Ensuite, vous créerez des « compartiments » de données à l’aide de NTILE, plus utile qu’il n’y paraît. Vous découvrirez également un petit outil pratique, CUME_DIST, pour trouver le nombre d’enregistrements inférieurs ou égaux à un enregistrement donné dans une fenêtre. Vous conclurez le chapitre avec l’une des applications les plus puissantes des fonctions de fenêtre vues jusqu’ici : LAG et LEAD.
3
Fonctions de fenêtre d’agrégation
Vous commencerez ce dernier chapitre avec des fonctions d’agrégation comme AVG, COUNT et SUM. Vous comparerez le résultat de ces fonctions aux enregistrements individuels d’une fenêtre, et vous les utiliserez pour effectuer des calculs supplémentaires. Ensuite, vous maîtriserez l’application la plus enthousiasmante des fonctions de fenêtre : les calculs cumulatifs et mobiles ! Vous commencerez par calculer des moyennes et des totaux cumulatifs pour différentes métriques liées à la recharge de véhicules électriques. Enfin, vous terminerez le cours en générant des totaux et des moyennes mobiles avec une fenêtre glissante !
S
Fonctions de fenêtre dans Snowflake
Cours
terminé
