Analýza dat klientů za účelem odhalení možného podvodu

V této závěrečné sadě cvičení budeme analyzovat data denního wellness centra a hledat případné podvody. Naše společnost poskytuje každému zákazníkovi jeden průkaz pro osobní použití a jeden průkaz pro hosta. Máme záznamy o příchodech a odchodech každého klienta a průkazy pro hosty jsou provázány se základním ID zákazníka. To znamená, že může docházet k překryvu, když se klient a jeho host odbavují společně. Chceme zjistit, zda existují alespoň tři překrývající se záznamy pro jediného klienta — to by totiž bylo porušením našich obchodních pravidel.

Klíčem k odhalení překrývajících se záznamů je rozbalení dat a pohled na proud příchodů a odchodů. To uděláme jako první.

Toto cvičení je součástí kurzu

Time Series Analysis in SQL Server

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Rozděl události na příchody a odchody.

Do části dotazu označené jako „příchody" doplň datum a čas začátku návštěvy zákazníka (dsv.CustomerVisitStart) jako TimeUTC.
Doplň okenní funkci, které dáváme alias StartStopPoints, aby nám generovala proud odbavení pro každého zákazníka seřazený podle data začátku návštěvy.
Do části dotazu označené jako „odchody" doplň datum a čas konce návštěvy zákazníka (dsv.CustomerVisitEnd) jako TimeUTC.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

-- This section focuses on entrances:  CustomerVisitStart
SELECT
	dsv.CustomerID,
	dsv.___ AS TimeUTC,
	1 AS EntryCount,
    -- We want to know each customer's entrance stream
    -- Get a unique, ascending row number
	___() OVER (
      -- Break this out by customer ID
      PARTITION BY dsv.___
      -- Ordered by the customer visit start date
      ORDER BY dsv.___
    ) AS StartOrdinal
FROM dbo.DaySpaVisit dsv
UNION ALL
-- This section focuses on departures:  CustomerVisitEnd
SELECT
	dsv.CustomerID,
	dsv.___ AS TimeUTC,
	-1 AS EntryCount,
	NULL AS StartOrdinal
FROM dbo.DaySpaVisit dsv

Upravit a spustit kód