Popis kurzu:
Naučíte se v zde nové funkce, šikovné postupy a triky, které se hodí v pokročilejší analytické praxi.
Co si třeba projdeme?
- Naučíme se pokročilé postupy pro transformaci textových, číselných i datumových atributů.
- Projdeme si rekurzivní nebo hierarchické dotazy a ukážeme si je na praktických příkladech.
- Projdeme si funkci PARTITITON v příkladech kde se počítá po skupinách.
- Budeme pracovat s pokročilejším využitím referenční integrity.
A hlavně si ukážeme spoustu příkladů, které můžete rychle zužitkovat v praxi.
Požadované znalosti:
Pokud se na pokročilé SQL zatím necítíte, můžete zvážit úvodní kurz SQL.
Komu je kurz určen:
Tenhle kurz nejlépe využije člověk, který už si v SQL umí napsat nějaké to SELECT, FROM, WHERE... ale chce dát a využívat SQL naplno.
Obsah kurzu:
Pokročilejší postupy pro práci s daty
- některé pokročilé funkce pro transformace textových, číselných i datumových atributů (např. DATEDIFF, COALESCE, podmínky IFF a CASE, funkce řešící regulární výrazy),
- rekurzívní a hierarchické dotazy na příkladu organizační struktury,
- pivotování tabulky
- WINDOW funkce užitečné pro pokročilejší analýzy dat
- výpočty po skupinách dat bez použití group by (funkce PARTITION)
- např. kolik procent z celkových prodejů tvoří prodeje za určité datum / produkt / pobočku / …
- nebo kolik procent prodejů tvoří konkrétní objednávka / produkt / … na celkovém prodeji za daný den / pobočku / …
Tipy pro zkvalitnění Vašich dat
- jak zkonvertovat data ve formátu JSON do tabulky a naopak
- jak zajistit referenční integritu, abyste si omylem nesmazali data
Příklady z praxe
Vyzkoušíme si některý z konkrétních příkladů z reálného byznysu, protože jedině na komplexnějším dotazu si jazyk nejlépe osvojíte:
- Doplníme si kurzovník ČNB o chybějící víkendová data
- Budeme sledovat měnící se ceny produktů v čase
- Spočteme si, jak se ve skladu mění stavy zásob v jednotlivých dnech podle pohybů na skladě
- RFM analýza zákazníků: jak si připravit data pro segmentaci zákazníků podle doby od jejich posledního nákupu, četnosti nákupů a útraty
V jakém prostředí budeme pracovat
Pracujeme s technologií MS SQL Server
