The first chapter is an introduction to the use case of an online movie rental company, called MovieNow and focuses on using simple SQL queries to extract and aggregated data from its database.

Introduction to data driven decision making

Exploring the database

Exploring the table renting

Filtering and ordering

Working with dates

Selecting movies

Select from renting

Aggregations - summarizing data

Summarizing customer information

Ratings of movie 25

Examining annual rentals

Introduction to business intelligence for a online movie rental database

More complex queries with GROUP BY, LEFT JOIN and sub-queries are used to gain insight into customer preferences.

Grouping movies

First account for each country.

Average movie ratings

Average rating per customer

Joining movie ratings with customer data

Join renting and customers

Aggregating revenue, rentals and active customers

Movies and actors

Money spent per customer with sub-queries

Income from movies

Age of actors from the USA

Identify favorite actors of customer groups

Identify favorite movies for a group of customers

Identify favorite actors for Spain

KPIs per country

Decision Making with simple SQL queries

The concept of nested queries and correlated nested queries is introduced and the functions EXISTS and UNION  are used to categorize customers, movies, actors, and more.

Nested query

Often rented movies

Frequent customers

Movies with rating above average

Correlated nested queries

Analyzing customer behavior

Customers who gave low ratings

Movies and ratings with correlated queries

Queries with EXISTS

Customers with at least one rating

Actors in comedies

Queries with UNION and INTERSECT

Young actors not coming from the USA

Dramas with high ratings

Data Driven Decision Making with advanced SQL queries

The OLAP extensions in SQL are introduced and applied to aggregated data on multiple levels.  These extensions are the CUBE, ROLLUP and GROUPING SETS operators.

OLAP: operador de análisis de tabla dinámica ( CUBE )

Grupos de clientes

Categorías de películas

Analizar las valoraciones medias

ROLLUP

Número de clientes

Analizar las preferencias de género entre países

SET DE GROUPING

Consultas con GROUPING SETS

Explorar la nacionalidad y el sexo de los actores

Explorar la clasificación por país y sexo

Uniéndolo todo

Preferencia del cliente por géneros

Preferencia de los clientes por los actores

Data Driven Decision Making with OLAP SQL queries

MovieNow

En este curso, aprenderás a utilizar SQL para respaldar la toma de decisiones. Se basa en un estudio de caso sobre una empresa de alquiler de películas en línea con una base de datos sobre información de clientes, valoraciones de películas, información sobre los antecedentes de los actores y mucho más. Aprenderás a aplicar consultas SQL para estudiar, por ejemplo, las preferencias de los clientes, su compromiso y el desarrollo de las ventas. Este curso también abarca extensiones SQL para el procesamiento analítico en línea (OLAP), lo que facilita la obtención de información clave a partir de datos agregados multidimensionales.

Data Manipulation in SQL

Aprende a analizar una tabla SQL y reportar hallazgos a la dirección.

Toma de decisiones basada en datos en SQL

Aprende a analizar una tabla SQL y a transmitir la información al equipo directivo.

Analista de datos asociado en SQL

SQL para analistas empresariales

Data Scientist at Applied Statistics

Operaciones OLAP: GROUPING SETS

Resumen de operadores OLAP en SQL

Tabla renting_extended

GROUP BY GROUPING SETS

Consultas con GROUPING SETS y GROUP BY

Notación de GROUP BY GROUPING SETS

Resultado con el operador GROUPING SETS

Calcular nº de alquileres y nota media

¡Vamos a practicar!

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Data Driven Decision Making with OLAP SQL queries - SET DE GROUPING

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