První kapitola je úvodem do případové studie online půjčovny filmů MovieNow. Zaměřuje se na jednoduché SQL dotazy pro extrakci a agregaci dat z její databáze.

Úvod do rozhodování na základě dat

Prozkoumání databáze

Prozkoumání tabulky renting

Filtrování a řazení

Práce s daty

Výběr filmů

Výběr z tabulky renting

Agregace – sumarizace dat

Shrnutí informací o zákaznících

Hodnocení filmu 25

Přehled ročních výpůjček

Úvod do business intelligence pro databázi online půjčovny filmů

Pro získání přehledu o preferencích zákazníků se tu používají složitější dotazy s GROUP BY, LEFT JOIN a poddotazy.

Seskupování filmů

První účet pro každou zemi.

Průměrné hodnocení filmů

Průměrné hodnocení podle zákazníka

Propojení hodnocení filmů s daty zákazníků

Spojení tabulek renting a customers

Agregace tržeb, půjčovného a aktivních zákazníků

Filmy a herci

Peníze utracené zákazníky pomocí poddotazů

Příjmy z filmů

Věk herců z USA

Identifikuj oblíbené herce zákaznických skupin

Identifikace oblíbených filmů pro skupinu zákazníků

Oblíbení herci pro Španělsko

KPI podle zemí

Rozhodování na základě dat s jednoduchými SQL dotazy

Seznámíš se s konceptem vnořených dotazů a korelovaných vnořených dotazů a naučíš se používat funkce EXISTS a UNION pro kategorizaci zákazníků, filmů, herců a dalších entit.

Vnořený dotaz

Nejčastěji půjčované filmy

Stálí zákazníci

Filmy s nadprůměrným hodnocením

Korelované vnořené dotazy

Analýza chování zákazníků

Zákazníci s nízkým hodnocením

Filmy a hodnocení s korelovanými dotazy

Dotazy s EXISTS

Zákazníci s alespoň jedním hodnocením

Herci v komediích

Dotazy s UNION a INTERSECT

Mladí herci nepocházející z USA

Dramata s vysokým hodnocením

Rozhodování na základě dat s pokročilými SQL dotazy

Jsou zde představeny a aplikovány OLAP rozšíření SQL pro agregaci dat na více úrovních. Patří mezi ně operátory CUBE, ROLLUP a GROUPING SETS.

OLAP: operátor CUBE

Skupiny zákazníků

Kategorie filmů

Analýza průměrných hodnocení

ROLLUP

Počet zákazníků

Analýza preferencí žánrů napříč zeměmi

GROUPING SETS

Dotazy s GROUPING SETS

Průzkum národnosti a pohlaví herců

Zkoumání hodnocení podle země a pohlaví

Vše dohromady

Preference zákazníků pro žánry

Zákaznické preference pro herce

Rozhodování na základě dat s OLAP SQL dotazy

MovieNow

V tomto kurzu se naučíš používat SQL jako nástroj pro rozhodování na základě dat. Kurz vychází z případové studie online půjčovny filmů, jejíž databáze obsahuje informace o zákaznících, hodnocení filmů, životopisné údaje o hercích a další data. Naučíš se psát SQL dotazy například pro analýzu preferencí zákazníků, jejich zapojení i vývoje tržeb. Kurz také zahrnuje rozšíření SQL pro online analytické zpracování dat (OLAP), které usnadňuje získávání klíčových poznatků z vícerozměrných agregovaných dat.

Data Manipulation in SQL

Naučte se analyzovat SQL tabulku a hlásit poznatky vedení.

Rozhodování na základě dat v SQL

Naučte se analyzovat SQL tabulku a předávat poznatky vedení.

Asociovaný datový analytik v SQL

SQL pro business analytiky

Data Scientist at Applied Statistics

Identifikace oblíbených herců skupin zákazníků

Kombinování příkazů SQL v jednom dotazu

Od záznamů o půjčování k informacím o zákaznících a hercích

Zákazníci mužského pohlaví

Kdo je oblíbený herec?

Přidání HAVING a ORDER BY

Pojďme si procvičit!

Rozhodování na základě dat s jednoduchými SQL dotazy - Identifikuj oblíbené herce zákaznických skupin

Identifikuj oblíbené herce zákaznických skupin

Create Your Free Account