CrossFit은 인기 있는 운동인가요?

각 지점에서 회원들이 어떤 운동을 하고 있는지 궁금하군요. 더 잘 파악하기 위해 visits 테이블을 살펴보고, 지점별로 각 workout_type의 시행 횟수를 집계해 보려고 합니다. 이를 위해 이제는 여러분의 새로운 최애 도구인 PIVOT를 사용할 거예요!

데이터베이스의 CORE_GYM 스키마에서 작업하며, COURSE_41769부터 시작하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Snowflake의 데이터 타입과 함수

실습형 인터랙티브 연습문제

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Snowflake의 데이터 타입과 함수

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Snowflake로 세상을 바꾸려면 먼저 다룰 데이터의 유형을 알아야 합니다. 텍스트 데이터부터 시작해, 쿼리에서 사용하는 법과 열을 정의하는 방법을 배우고, 어떤 테이블이든 열 세부 정보를 조회하는 방법을 익힙니다. 그다음 숫자형 데이터 타입과 날짜/시간 데이터를 마스터하며 정밀도, 자릿수, 문자열을 타임스탬프로 변환하는 법을 이해하게 됩니다.

Exercise 1: 텍스트 데이터 타입 Exercise 2: 저게 텍스트 데이터인가요?Exercise 3: 대도시에서 운동하기 Exercise 4: 텍스트 데이터 정의하기 Exercise 5: 숫자형 데이터 타입 Exercise 6: FLOAT로 가봅시다 Exercise 7: 리테일 테이블 만들기 Exercise 8: Datetime 데이터 타입 Exercise 9: Datetime 값 만들기 Exercise 10: Which timezone?Exercise 11: 언제 체크인했나요?

이제 Snowflake의 데이터를 속속들이 알게 되었으니, 조작하고 변환해 볼 차례입니다. TRIM, SPLIT, CONCAT으로 텍스트 데이터를 다루는 것부터 시작해, SUM과 AVG로 산술 연산과 요약 지표 같은 숫자 연산을 마스터하세요. 연도나 시(hour) 같은 구성 요소를 추출하고 날짜 간 간격을 계산하는 타임스탬프 변환을 살펴본 뒤, 나만의 사용자 정의 Snowflake 함수(UDF)를 만들어 원하는 로직을 구현합니다.

Exercise 1: 텍스트 데이터 다루기 Exercise 2: 표시 길이 관리 Exercise 3: 텍스트 데이터 변환하기 Exercise 4: 회원 마케팅 동기 부여 Exercise 5: 숫자 계산 Exercise 6: 비교 연산자 Exercise 7: 멤버십 가격 조정 Exercise 8: 어떤 운동이 더 많은 칼로리를 소모할까요?Exercise 9: 날짜와 시간 데이터 다루기 Exercise 10: TIMESTAMP 쪼개서 살펴보기 Exercise 11: 헬스장에서 얼마나 있었나요?Exercise 12: 약속 잡기 Exercise 13: Snowflake의 사용자 정의 함수 Exercise 14: 나만의 Snowflake 함수 만들기 Exercise 15: 운동 효율로 헬스장 회원 순위 매기기

마지막 장에서는 Snowflake의 고급 기능으로 한 단계 더 나아갑니다. VARIANT 데이터 타입(반정형 데이터)부터 시작해 점 표기법과 대괄호 표기법으로 최상위 및 중첩 데이터를 파싱하는 방법을 배우고, 여러 개의 공통 테이블 식(CTE)을 구성하고 사용하는 법을 익혀 마스터합니다. 마지막으로 PIVOT 키워드를 사용해 데이터를 보고와 분석에 적합한, 보기 쉬운 형식으로 변환하는 피벗 테이블을 만들어 마무리합니다.

Exercise 1: 반정형 데이터 평탄화 Exercise 2: 중첩 데이터 가져오기 Exercise 3: 개인 정보 다루기 Exercise 4: 헬스장 회원 소개 문구 만들기 Exercise 5: 여러 개의 공통 테이블 식 Exercise 6: 성과 상위 회원 식별하기 Exercise 7: 시니어 회원 운동 비교하기 Exercise 8: 데이터 피벗하기 Exercise 9: 운동 시간 평가하기 Exercise 10: CrossFit은 인기 있는 운동인가요?

현재 연습

Exercise 11: 어떤 운동이 칼로리를 가장 많이 소모하나요?Exercise 12: 축하합니다!