Build your ultimate AI agent
Mô tả khóa học
Khóa học này hướng dẫn bạn cách tận dụng PostgreSQL để xử lý dữ liệu ngày và giờ. Quý vị sẽ tìm hiểu về các hàm và lệnh gọi để phân tích và xử lý dữ liệu này, thực hiện các phép tính và sử dụng các hàm cửa sổ.
Quý vị sẽ tìm hiểu về các loại dữ liệu ngày và giờ khác nhau, cách chuyển đổi giữa chúng, điều chỉnh độ chi tiết của chúng và thực hiện các phép tính, bao gồm tổng hợp, phân vùng và tính trung bình động. Những thông tin này sẽ hỗ trợ quý vị nâng cao giá trị của dữ liệu chuỗi thời gian hiện có.
Quý vị sẽ áp dụng các kỹ thuật này vào dữ liệu thực tế để phân tích nhiệt độ, xem lịch trình tàu hỏa và đánh giá sự thay đổi về mức độ phổ biến của các bài báo theo thời gian.
Làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian
Quý vị sẽ tìm hiểu về các loại dữ liệu ngày và giờ khác nhau, cách chuyển đổi giữa chúng, điều chỉnh độ chi tiết của chúng và thực hiện các phép tính, bao gồm tổng hợp, phân vùng và tính trung bình động. Những thông tin này sẽ hỗ trợ quý vị nâng cao giá trị của dữ liệu chuỗi thời gian hiện có.
Áp dụng phân tích chuỗi thời gian vào dữ liệu thực tế
Quý vị sẽ áp dụng các kỹ thuật này vào dữ liệu thực tế để phân tích nhiệt độ, xem lịch trình tàu hỏa và đánh giá sự thay đổi về mức độ phổ biến của các bài báo theo thời gian.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu về dữ liệu ngày và giờ trong PostgreSQL
Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về các kiểu dữ liệu ngày và giờ. Bạn sẽ học cách chuyển đổi dữ liệu dạng văn bản và số sang định dạng ngày giờ—và cả cách chuyển đổi theo chiều ngược lại!
- Giới thiệu về các kiểu dữ liệu ngày và thời gian50 XP
- Kiểu dữ liệu trong PostgreSQL50 XP
- Chèn thời gian vào bảng bằng INSERT100 XP
- Làm việc với thông tin múi giờ50 XP
- Tìm các múi giờ100 XP
- Chuyển đổi sang múi giờ khác100 XP
- Chuyển đổi giữa date, time và text50 XP
- Ép kiểu ngày100 XP
- Chuyển đổi ngày tháng100 XP
- Chuyển đổi ngày và thời gian100 XP
2
Làm việc với chuỗi thời gian
Đến lúc đi vào chi tiết. Trong chương này, bạn sẽ học cách thiết lập mức độ chi tiết (granularity) cho báo cáo chuỗi thời gian. Sau đó, bạn sẽ nắm vững việc cộng, trừ và tổng hợp khi khám phá cách phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
3
Sử dụng window functions để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
Trong chương này, bạn sẽ làm việc với window functions. Bạn sẽ bắt đầu tìm hiểu về partitions và partitioning và cách chúng hoạt động cùng window functions. Bạn sẽ có thể tìm các mục xếp hạng cao nhất khi sắp hạng dữ liệu của mình.
4
Tính tổng lũy kế và trung bình trượt
Ở chương cuối, bạn sẽ nâng cấp kỹ năng bằng cách tính tổng lũy kế, trung bình lũy kế, và cả trung bình trượt để nâng cao phân tích chuỗi thời gian.
S
Phân tích chuỗi thời gian trong PostgreSQL
Hoàn
thành khóa học
