Przejdź do głównej treści

Strona główna SQL

Kurs

Podejmowanie decyzji na podstawie danych w SQL

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 11.2025

Naucz się analizować tabelę SQL i przedstawiać wnioski kierownictwu.

Zacznij kurs za darmo

SQLData Literacy

4 godz.

15 filmów

54 Ćwiczenia

4,550 XP

68,103

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

W tym kursie nauczysz się, jak używać SQL do wspomagania podejmowania decyzji. Kurs opiera się na studium przypadku firmy zajmującej się wypożyczaniem filmów online, której baza danych zawiera informacje o klientach, oceny filmów, dane o aktorach i wiele więcej. Nauczysz się stosować zapytania SQL do analizy preferencji klientów, ich zaangażowania oraz rozwoju sprzedaży. Kurs obejmuje również rozszerzenia SQL do przetwarzania analitycznego online (OLAP), które ułatwiają wyciąganie kluczowych wniosków z wielowymiarowych danych zagregowanych.

Wymagania wstępne

Data Manipulation in SQL

1

Introduction to business intelligence for a online movie rental database

The first chapter is an introduction to the use case of an online movie rental company, called MovieNow and focuses on using simple SQL queries to extract and aggregated data from its database.

Introduction to data driven decision making

Exploring the database

Exploring the table renting

Filtering and ordering

Working with dates

Selecting movies

Select from renting

Aggregations - summarizing data

Summarizing customer information

Ratings of movie 25

Examining annual rentals

Zacznij rozdział

2

Decision Making with simple SQL queries

More complex queries with GROUP BY, LEFT JOIN and sub-queries are used to gain insight into customer preferences.

Grouping movies

First account for each country.

Average movie ratings

Average rating per customer

Joining movie ratings with customer data

Join renting and customers

Aggregating revenue, rentals and active customers

Movies and actors

Money spent per customer with sub-queries

Income from movies

Age of actors from the USA

Identify favorite actors of customer groups

Identify favorite movies for a group of customers

Identify favorite actors for Spain

KPIs per country

Zacznij rozdział

3

Data Driven Decision Making with advanced SQL queries

The concept of nested queries and correlated nested queries is introduced and the functions EXISTS and UNION are used to categorize customers, movies, actors, and more.

Nested query

Often rented movies

Frequent customers

Movies with rating above average

Correlated nested queries

Analyzing customer behavior

Customers who gave low ratings

Movies and ratings with correlated queries

Queries with EXISTS

Customers with at least one rating

Actors in comedies

Queries with UNION and INTERSECT

Young actors not coming from the USA

Dramas with high ratings

Zacznij rozdział

4

Data Driven Decision Making with OLAP SQL queries

The OLAP extensions in SQL are introduced and applied to aggregated data on multiple levels. These extensions are the CUBE, ROLLUP and GROUPING SETS operators.

OLAP: CUBE operator

Groups of customers

Categories of movies

Analyzing average ratings

Number of customers

Analyzing preferences of genres across countries

GROUPING SETS

Queries with GROUPING SETS

Exploring nationality and gender of actors

Exploring rating by country and gender

Bringing it all together

Customer preference for genres

Customer preference for actors

Zacznij rozdział

Podejmowanie decyzji na podstawie danych w SQL

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Podejmowanie decyzji na podstawie danych w SQL już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.