総まとめ

このコースで学んだ多くのテクニックは、モデル学習用にデータを抽出するクエリを作成する際に役立ちます。ここでは、日付/時刻関数を使って、架空のDVDレンタル店のデータを抽出・加工してみましょう。

この演習では、顧客のリストと直近90日間のレンタル履歴を抽出します。本章で学んだ EXTRACT()、DATE_TRUNC()、AGE() 関数に加えて、前提知識の一般的なSQLスキルを使い、顧客がDVDを最も借りやすい曜日や、返却が遅れる可能性を判断するためのデータセットを作成します。

この演習はコースの一部です

PostgreSQLでデータを操作する関数

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

SELECT 
  -- Extract the day of week date part from the rental_date
  ___(___ ___ ___) AS dayofweek,
  AGE(return_date, rental_date) AS rental_days
FROM rental AS r 
WHERE 
  -- Use an INTERVAL for the upper bound of the rental_date 
  rental_date BETWEEN CAST('2005-05-01' AS ___)
   AND CAST('2005-05-01' AS ___) + ___ '90 day';

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