Snowflake でデータを分析・操作する際、テーブルの各カラムのデータ型を把握することはとても重要です。特に数値データ型については注意が必要です。
CORE_GYM スキーマ内のテーブルを調べて、以下に示すカラムのうち FLOAT 型を持つものはどれかを確認しましょう。
CORE_GYM
FLOAT
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Snowflake を活用するにあたり、まずは扱うデータの型を理解することが大切です。テキストデータから始め、クエリでの使い方や列の定義方法を学びます。また、テーブルから列の詳細情報を取得する方法も確認します。続いて、数値データ型と日付・時刻データを習得し、精度やスケールの概念、文字列をタイムスタンプに変換する方法を理解します。
現在の演習
Snowflake のデータ型を十分に理解したら、次はデータの操作と変換に取り組みましょう。TRIM、SPLIT、CONCAT を使ったテキストデータの操作から始め、四則演算や SUM・AVG による集計などの数値演算を習得します。タイムスタンプの変換として、年や時間などの要素を抽出したり、日付間の間隔を計算したりする方法を学びます。さらに、独自のロジックを実装するカスタム Snowflake 関数（UDF）の作成方法も習得します。
最終章では、Snowflake のより高度な機能に挑戦します。まず VARIANT データ型（半構造化データ）を取り上げ、ドット記法とブラケット記法を使ってトップレベルおよびネストされたデータを解析する方法を学びます。次に、複数の共通テーブル式（CTE）を構築・活用する方法を習得します。最後に、PIVOT キーワードを使ってピボットテーブルを作成し、レポートや分析に適した見やすい形式にデータを変換する方法を学びます。
