Dans ce chapitre, vous serez initié aux types de données de date et d’heure. Vous verrez comment convertir des données textuelles et numériques en formats de date et d’heure — et aussi comment faire l’inverse !

Introduction aux types de données de date et d’heure

Types de données PostgreSQL

INSERT time INTO table

Travailler avec les informations de fuseau horaire

Trouver les fuseaux horaires

Convertir vers un autre fuseau horaire

Convertir entre date, heure et texte

Conversion de dates

Conversion de dates et d’horaires

Introduction aux données de date et d’heure dans PostgreSQL

Il est temps d’aller dans le détail. Dans ce chapitre, vous apprendrez à définir la granularité de vos rapports de séries temporelles. Vous vous familiariserez ensuite avec l’addition, la soustraction et l’agrégation pour découvrir comment analyser des séries temporelles.

Manipuler la granularité des données chronologiques

Températures par siècle

Heures les plus chargées de la journée

Addition et soustraction de données de date et d’heure

Calculer l’âge

Calculer le temps d’arrivée en minutes

Calculer des intervalles

Agréguer des séries temporelles

Compter le nombre de données par série temporelle

Agrégation des données de température

Calculer la température moyenne annuelle

Appliquer des agrégats statistiques aux séries temporelles

Calcul des amplitudes thermiques mensuelles

Analyser la distribution des données

Analyse de données de capteurs

Travailler avec des séries temporelles

Dans ce chapitre, vous travaillerez avec des fonctions de fenêtre. Vous commencerez par découvrir les partitions et le partitionnement, et leur utilisation avec les fonctions de fenêtre. Vous pourrez identifier les éléments les mieux classés lors du classement de vos données.

Partitionnement et fonctions de fenêtre

Table partitionnée

Partition par

Éléments les plus importants avec les fonctions de fenêtre

Trouver les trois valeurs les plus élevées par partition

Heures les plus actives de la journée par article

Fonctions de classement

Classer les vagues de froid

Classer les vagues de chaleur

Percentile de température

Utiliser les fonctions de fenêtre pour analyser des séries temporelles

Dans le dernier chapitre, vous passerez à la vitesse supérieure en calculant le total cumulé, la moyenne cumulée, et même la moyenne mobile pour enrichir votre analyse de séries temporelles.

Cumul progressif

Prochaine station

Calculer un total cumulatif

Total cumulé avec LAG

Moyenne cumulative

Moyenne cumulée simple

Moyenne cumulative multiple

Moyenne mobile

Identifier les actualités en tendance

Moyenne cumulée et moyenne mobile de la température annuelle

Conclusion

Calculer des totaux cumulés et des moyennes mobiles

Ce cours vous apprend à utiliser PostgreSQL pour gérer les données de date et d’heure. Vous découvrirez des fonctions et des appels pour analyser et manipuler ces données, effectuer des calculs et utiliser des fonctions de fenêtre. Vous appliquerez ces techniques à des données réelles pour analyser des températures, examiner des horaires de trains et étudier l’évolution de la popularité d’articles au fil du temps.

Ce cours vous apprend à exploiter PostgreSQL pour gérer les données de date et d'heure. Vous découvrirez les fonctions et les appels pour vous aider à analyser et manipuler ces données, effectuer des calculs et utiliser des fonctions de fenêtre.
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<h2>Travaillez avec des données de séries temporelles</h2>
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Vous découvrirez différents types de données de date et d’heure, ainsi que la manière de les convertir entre eux, de manipuler leur granularité et d’effectuer des calculs, notamment des agrégations, des partitionnements et des moyennes mobiles. Ces informations vous aideront à apporter davantage de valeur à des données de séries temporelles existantes.
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<h2>Appliquez l’analyse des séries temporelles à des données réelles</h2>
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Vous appliquerez ces techniques à des données réelles pour analyser les températures, examiner les horaires des trains et étudier comment la popularité des articles de presse peut évoluer au fil du temps.

Joining Data in SQL

Apprenez à utiliser PostgreSQL pour analyser des séries temporelles et appliquer ces techniques aux données.

Analyse des séries temporelles dans PostgreSQL

Apprenez à utiliser PostgreSQL pour gérer efficacement l’analyse des séries temporelles et appliquer ces techniques à des données réelles.

Conclusion

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