¡Abre la ventana a un mundo de posibilidades con las funciones de ventana de Snowflake! Empezarás diferenciando las funciones de ventana de las funciones tradicionales. Luego, aprenderás a asignar un número de fila y un ranking a cada registro en una consulta. Una vez domines lo básico, pondrás la "ventana" en las funciones de ventana usando PARTITION BY. Verás cómo obtener y usar el primer y el último valor de una determinada ventana antes de terminar con un adelanto de las funciones de agregación.

Asignar números de fila

Crear una función de ventana

Añadir números de fila a las sesiones de carga

Surfeando la ola de calor

Funciones de ventana de ranking

¿Fue una carga rápida?

Comparar la energía consumida

Particionar datos en una función de ventana

¡Sigue el rastro del dinero!

Profundizando en los costes de carga

Funciones de ventana

¡Hora de subir el nivel! En este capítulo, llevarás las funciones de ranking un paso más allá. Empezarás con una variante de RANK, llamada DENSE_RANK, que gestiona los empates de forma algo distinta. También explorarás una versión más potente de las funciones que viste en la lección anterior usando NTH_VALUE. Después, crearás “grupos” de datos con NTILE, que es más útil de lo que parece. Además, incorporarás una herramienta muy práctica llamada CUME_DIST para encontrar el número de registros menores o iguales que un determinado registro en una ventana. Cerrarás el capítulo con una de las aplicaciones más potentes de las funciones de ventana que has visto hasta ahora: LAG y LEAD.

Más funciones de ordenación

Promocionar los vehículos adecuados

Optimizar la programación de carga

Definir un coste mínimo de carga

NTILE y CUME_DIST

Encuesta a propietarios de vehículos

Evaluar la duración de la carga

¿Cuánto tiempo pasan los propietarios entre cargas?

LAG y LEAD

¡Mirando al pasado!

Mantener la eficiencia del cargador

Carga del cargador rápido

Empezarás este último capítulo con funciones de agregación como AVG, COUNT y SUM. Compararás el resultado de estas funciones con registros individuales dentro de una ventana, además de realizar cálculos adicionales. Después, dominarás la aplicación más interesante de las funciones de ventana: ¡los cálculos acumulados y móviles! Empezarás calculando medias y totales acumulados para distintas métricas de carga de vehículos eléctricos. Por último, cerrarás el curso generando totales y medias móviles con una ventana deslizante.

Funciones de ventana de agregación

Implica a las personas propietarias con métricas

Visualizar la duración y el coste de las sesiones de carga

¿Quién consume menos?

Marcos de ventana

¿Están aumentando las duraciones de carga?

Identificar cargadores ineficientes

Medias móviles y totales

Moving vs. running

Impacto de la temperatura en la tasa de carga

¡Juntándolo todo!

¡Enhorabuena!

¡Amplía tu caja de herramientas con el poder de las funciones de ventana de Snowflake! En este curso, dominarás las herramientas necesarias para resolver problemas como identificar valores atípicos en tus datos y calcular medias móviles.

Primero, diferenciarás entre las funciones de agregación tradicionales y las funciones de ventana. Entenderás la anatomía de una función de ventana asignando números de fila y rankings a todos los registros en una consulta de Snowflake. Una vez que tengas una base sólida, combinarás estas funciones de ventana con particiones. Esto te dará la posibilidad de crear grupos ordenados de registros y comparar valores secuenciales.


Terminarás el curso con funciones de ventana de agregado y medias móviles; dos de las aplicaciones más útiles de las funciones de ventana para preparar y analizar datos. Cuando acabes, tendrás un conjunto de habilidades nuevo que impulsará tus consultas en Snowflake.

Data Manipulation in Snowflake

Descubre funciones de ventana en Snowflake para resolver problemas complejos con rankings y particiones.

Funciones de ventana en Snowflake

Descubre las funciones de ventana de Snowflake para resolver problemas de datos complejos con clasificaciones, particiones y cálculos continuos.

Particionar datos en una función de ventana

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