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  3. Datengestützte Entscheidungsfindung in SQL
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    Einführung in Business Intelligence für eine Online-Filmverleih-Datenbank

    Free

    Das erste Kapitel ist eine Einführung in den Anwendungsfall eines Online-Filmverleihs namens MovieNow und konzentriert sich auf die Verwendung einfacher SQL Abfragen, um Daten aus seiner Datenbank zu extrahieren und zu aggregieren.

  • 2

    Entscheidungsfindung mit einfachen SQL Abfragen

    Komplexere Abfragen mit GROUP BY, LEFT JOIN und Unterabfragen werden verwendet, um Einblicke in die Kundenpräferenzen zu erhalten.

  • 3

    Datengestützte Entscheidungsfindung mit erweiterten SQL Abfragen

    Das Konzept der verschachtelten Abfragen und der korrelierten verschachtelten Abfragen wird eingeführt und die Funktionen EXISTS und UNION werden verwendet, um Kunden, Filme, Schauspieler und mehr zu kategorisieren.

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    Datengesteuerte Entscheidungsfindung mit OLAP SQL Abfragen

    Die OLAP Erweiterungen in SQL werden eingeführt und auf aggregierte Daten auf mehreren Ebenen angewendet. Diese Erweiterungen sind die Operatoren CUBE, ROLLUP und GROUPING SETS.

Initializing

Exercise

Durchschnittliche Bewertung pro Kunde

Ähnlich wie eben, schaust du dir jetzt die durchschnittlichen Filmbewertungen an, diesmal für Kunden. So erhältst du eine Tabelle mit der durchschnittlichen Bewertung, die von jedem Kunden abgegeben wurde. Außerdem gibst du die Anzahl der Bewertungen und die Anzahl der ausgeliehenen Filme pro Kunde an. Du meldest diese zusammenfassenden Statistiken nur für Kunden mit mehr als 7 Filmausleihen und ordnest sie in aufsteigender Reihenfolge nach der durchschnittlichen Bewertung.

Instructions

100 XP
  • Gruppiere die Daten in der Tabelle renting nach customer_id und gib die customer_id, die durchschnittliche Bewertung, die Anzahl der Bewertungen und die Anzahl der ausgeliehenen Filme an.
  • Wähle nur Kunden aus, die mehr als 7 Filme ausgeliehen haben.
  • Ordne die resultierende Tabelle nach der durchschnittlichen Bewertung in aufsteigender Reihenfolge.