ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน SQL

Courses

Time Series Analysis in SQL Server

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 11/2568

Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

SQLData Manipulation5 ชม.16 videos60 Exercises5,150 เอ็กซ์พี30,871คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

SQL Server has a robust set of tools to prepare, aggregate, and query time series data. This course will show you how to build and work with dates, parse dates from strings (and deal with invalid strings), and format dates for reporting. From there, you will see how SQL Server's built-in aggregation operators and window functions can solve important business problems like calculating running totals, finding moving averages, and displaying month-over-month differences using realistic sample data sets. You will also see how taking a different perspective on your data can solve difficult problems.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

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

50 เอ็กซ์พี

Break out a date into year, month, and day

100 เอ็กซ์พี

Break a date and time into component parts

100 เอ็กซ์พี

Date math and leap years

100 เอ็กซ์พี

Rounding dates

100 เอ็กซ์พี

Formatting dates for reporting

50 เอ็กซ์พี

Formatting dates with CAST() and CONVERT()

100 เอ็กซ์พี

Formatting dates with FORMAT()

100 เอ็กซ์พี

Working with calendar tables

50 เอ็กซ์พี

The benefits of calendar tables

50 เอ็กซ์พี

Try out a calendar table

100 เอ็กซ์พี

Joining to a calendar table

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Build dates from parts

100 เอ็กซ์พี

Build dates and times from parts

100 เอ็กซ์พี

Build dates and times with offsets from parts

100 เอ็กซ์พี

Translating date strings

50 เอ็กซ์พี

Cast strings to dates

100 เอ็กซ์พี

Convert strings to dates

100 เอ็กซ์พี

Parse strings to dates

100 เอ็กซ์พี

Working with offsets

50 เอ็กซ์พี

Changing a date's offset

100 เอ็กซ์พี

Using the time zone DMV to look up times

100 เอ็กซ์พี

Converting to a date offset

100 เอ็กซ์พี

Handling invalid dates

50 เอ็กซ์พี

Try out type-safe date functions

100 เอ็กซ์พี

Convert imported data to dates with time zones

100 เอ็กซ์พี

Test type-safe conversion function performance

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Summarize data over a time frame

100 เอ็กซ์พี

Calculating distinct counts

100 เอ็กซ์พี

Calculating filtered aggregates

100 เอ็กซ์พี

Statistical aggregate functions

50 เอ็กซ์พี

Working with statistical aggregate functions

100 เอ็กซ์พี

Calculating median in SQL Server

100 เอ็กซ์พี

Downsampling and upsampling data

50 เอ็กซ์พี

Downsample to a daily grain

100 เอ็กซ์พี

Downsample to a weekly grain

100 เอ็กซ์พี

Downsample using a calendar table

100 เอ็กซ์พี

Grouping by ROLLUP, CUBE, and GROUPING SETS

50 เอ็กซ์พี

Generate a summary with ROLLUP

100 เอ็กซ์พี

View all aggregations with CUBE

100 เอ็กซ์พี

Generate custom groupings with GROUPING SETS

100 เอ็กซ์พี

Combine multiple aggregations in one query

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

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

100 เอ็กซ์พี

Aggregate window functions

100 เอ็กซ์พี

Calculating running totals and moving averages

50 เอ็กซ์พี

Running totals with SUM()

100 เอ็กซ์พี

Investigating window frames

100 เอ็กซ์พี

Calculating moving averages

100 เอ็กซ์พี

Working with LAG() and LEAD()

50 เอ็กซ์พี

Seeing prior and future periods

100 เอ็กซ์พี

Seeing the prior three periods

100 เอ็กซ์พี

Calculating days elapsed between incidents

100 เอ็กซ์พี

Finding maximum levels of overlap

50 เอ็กซ์พี

Analyze client data for potential fraud

100 เอ็กซ์พี

Build a stream of events

100 เอ็กซ์พี

Complete the fraud analysis

100 เอ็กซ์พี

Wrapping up

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Time Series Analysis in SQL Server

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในแทร็กต่อไปนี้

SQL Server Developer

SQL Server Fundamentals

instructors

Maham Khan

Lead Data Scientist, YouView TV

collaborators

Chester Ismay

Mona Khalil

Courses resources

Calendardatasets

Day Spa Rollupdatasets

Day Spa Visitdatasets

Incident Rollupdatasets

Incident Typedatasets

Imported Timedatasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Time Series Analysis in SQL Server วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา