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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
स्पेसिफिक सवालों के जवाब देने के लिए रिपोर्ट बनाना शुरू करने से पहले, आपको डेटा से परिचित होना चाहिए। इस अध्याय में, आप E:R डायग्राम और डेटा एक्सप्लोरेशन तकनीकों का इस्तेमाल करके डेटा की ठोस समझ बनाना सीखेंगे ताकि बिज़नेस से जुड़े सवालों के बेहतर जवाब दे सकें।
वर्तमान अभ्यास
क्वेरीज़ जल्दी ही बड़ी हो सकती हैं। इसलिए, जटिल क्वेरी बनाते समय तर्कसंगत तरीका अपनाना अहम है। इस अध्याय में, आप स्टेप-बाय-स्टेप एप्रोच से एक कॉम्प्लेक्स क्वेरी की प्लानिंग और बिल्डिंग करेंगे, जिसमें आपको कई तरीकों से टेबल्स को जोड़ना और अलग-अलग प्रकार के फ़ील्ड बनाना होगा।
अच्छा होता अगर वास्तविक दुनिया का डेटा हमेशा आदर्श तरीके से स्टोर होता, लेकिन ऐसा कम ही होता है। सीधे शब्दों में: डेटा मैसी हो सकता है। अध्याय 3 में, आप इस मैसी डेटा से निपटना सीखेंगे—डेटा टाइप इश्यूज़ ठीक करके, मैसी स्ट्रिंग्स को क्लीन करके, nulls को हैंडल करके, और डुप्लीकेशन हटाकर।
रिपोर्टिंग की असली उपयोगिता तब दिखती है जब आप कॉम्प्लेक्स कैलकुलेशंस के जरिए कम-ज़ाहिर इनसाइट्स पेश करते हैं। इस अध्याय में, आप विंडो फंक्शंस और लेयर्ड कैलकुलेशंस का लाभ उठाकर और भी जटिल फ़ील्ड बनाना सीखेंगे। आप विशेष रूप से दो एडवांस्ड कैलकुलेशंस बनाकर हैंड्स-ऑन अनुभव हासिल करेंगे: परसेंट-ऑफ-टोटल कैलकुलेशन और परफॉर्मेंस इंडेक्स कैलकुलेशन।