Build your ultimate AI agent
Kursbeskrivning
Den här kursen lär dig hur du använder PostgreSQL för att hantera datum- och tidsdata. Du kommer att lära dig om funktioner och anrop för att hjälpa dig att analysera och manipulera dessa data, göra beräkningar och använda fönsterfunktioner.
Du kommer att lära dig om olika datum- och tidsdatatyper och hur du konverterar mellan dem, manipulerar deras granularitet och utför beräkningar, inklusive aggregeringar, partitionering och glidande medelvärden. Dessa insikter hjälper dig att skapa mer värde av befintliga tidsseriedata.
Du kommer att tillämpa dessa tekniker på verkliga data för att analysera temperaturer, titta på tågtidtabeller och granska hur populariteten för nyhetsartiklar kan förändras över tid.
Arbeta med tidsseriedata
Du kommer att lära dig om olika datum- och tidsdatatyper och hur du konverterar mellan dem, manipulerar deras granularitet och utför beräkningar, inklusive aggregeringar, partitionering och glidande medelvärden. Dessa insikter hjälper dig att skapa mer värde av befintliga tidsseriedata.
Tillämpa tidsserieanalys på verkliga data
Du kommer att tillämpa dessa tekniker på verkliga data för att analysera temperaturer, titta på tågtidtabeller och granska hur populariteten för nyhetsartiklar kan förändras över tid.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Introduktion till datum- och tidsdata i PostgreSQL
I det här kapitlet introduceras du till datum- och tidsdatatyper. Du lär dig hur du konverterar text och numeriska data till datum- och tidsformat – och hur du gör det omvända.
- Introduktion till datum- och tidsdatatyper50 XP
- Datatyper i PostgreSQL50 XP
- INSERT tid INTO tabell100 XP
- Arbeta med tidszonsinformation50 XP
- Hitta tidszonerna100 XP
- Konvertera till en annan tidszon100 XP
- Konvertering mellan datum, tid och text50 XP
- Konvertera datum100 XP
- Konvertera datum100 XP
- Konvertera datum och tider100 XP
2
Arbeta med tidsserier
Nu går vi in på detaljnivå. I det här kapitlet lär du dig hur du ställer in granulariteten för dina tidsseriesrapporter. Du övar sedan på att addera, subtrahera och aggregera data när du analyserar tidsserier.
3
Använda fönsterfunktioner för att analysera tidsseriedata
I det här kapitlet arbetar du med fönsterfunktioner. Du lär dig om partitioner och partitionering och hur de fungerar tillsammans med fönsterfunktioner. Du kommer att kunna hitta de bästa posterna när du rangordnar dina data.
4
Beräkna löpande summor och glidande medelvärden
I det sista kapitlet fördjupar du dina kunskaper genom att beräkna löpande summor, löpande medelvärden och glidande medelvärden för att förbättra din tidsserieanalys.
S
Tidsserieanalys i PostgreSQL
Kurs
slutförd
