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강의

SQL Server에서의 시계열 분석

중급기술 수준

업데이트됨 2025. 11.

SQL Server에서 시계열 분석을 위해 날짜·시간 데이터를 다루는 방법을 학습하세요

무료로 강의 시작

SQLData Manipulation

5시간

16 동영상

60 연습 문제

5,150 XP

31,050

성취 증명서

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강의 설명

SQL Server에는 시계열 데이터를 준비하고 집계하며 질의하기 위한 강력한 도구가 갖춰져 있습니다. 이 강의에서는 날짜를 구성하고, 문자열에서 날짜를 파싱(잘못된 문자열 처리 포함)하며, 보고용으로 날짜를 형식화하는 방법을 배웁니다. 이어서 SQL Server의 내장 집계 연산자와 윈도 함수가 누적 합계 계산, 이동 평균 찾기, 전월 대비 차이 표시와 같은 중요한 비즈니스 문제를 실제에 가까운 샘플 데이터로 어떻게 해결하는지 살펴봅니다. 또한 데이터를 다른 관점에서 바라보면 까다로운 문제도 해결할 수 있음을 확인하게 됩니다.

선수 조건

Intermediate SQL Server

1

Working with Dates and Times

This chapter covers date and time functionality in SQL Server, including building dates from component parts, formatting dates for reporting, and working with calendar tables.

Building dates

Break out a date into year, month, and day

Break a date and time into component parts

Date math and leap years

Rounding dates

Formatting dates for reporting

Formatting dates with CAST() and CONVERT()

Formatting dates with FORMAT()

Working with calendar tables

The benefits of calendar tables

Try out a calendar table

Joining to a calendar table

2

Converting to Dates and Times

Here, we'll be converting strings and other inputs to date and time data types.

Building dates from parts

Build dates from parts

Build dates and times from parts

Build dates and times with offsets from parts

Translating date strings

Cast strings to dates

Convert strings to dates

Parse strings to dates

Working with offsets

Changing a date's offset

Using the time zone DMV to look up times

Converting to a date offset

Handling invalid dates

Try out type-safe date functions

Convert imported data to dates with time zones

Test type-safe conversion function performance

3

Aggregating Time Series Data

In this chapter, we will learn techniques to aggregate data over time. We will briefly review aggregation functions and statistical aggregation functions. We will cover upsampling and downsampling of data. Finally, we will look at the grouping operators.

Basic aggregate functions

Summarize data over a time frame

Calculating distinct counts

Calculating filtered aggregates

Statistical aggregate functions

Working with statistical aggregate functions

Calculating median in SQL Server

Downsampling and upsampling data

Downsample to a daily grain

Downsample to a weekly grain

Downsample using a calendar table

Grouping by ROLLUP, CUBE, and GROUPING SETS

Generate a summary with ROLLUP

View all aggregations with CUBE

Generate custom groupings with GROUPING SETS

Combine multiple aggregations in one query

4

Answering Time Series Questions with Window Functions

In this chapter, we will learn how to use window functions to perform calculations over time, including calculating running totals and moving averages, calculating intervals, and finding the maximum levels of overlap.

Using aggregation functions over windows

Contrasting ROW_NUMBER(), RANK(), and DENSE_RANK()

Aggregate window functions

Calculating running totals and moving averages

Running totals with SUM()

Investigating window frames

Calculating moving averages

Working with LAG() and LEAD()

Seeing prior and future periods

Seeing the prior three periods

Calculating days elapsed between incidents

Finding maximum levels of overlap

Analyze client data for potential fraud

Build a stream of events

Complete the fraud analysis

Wrapping up

SQL Server에서의 시계열 분석

강의
완료

수료증 획득

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