Czy CrossFit cieszy się popularnością?

Interesuje cię, jakie treningi wykonują członkowie siłowni w poszczególnych obiektach. Aby się tego dowiedzieć, chcesz przeanalizować tabelę visits i sprawdzić, ile razy wykonywano każdy workout_type w każdej siłowni. Do tego zadania wykorzystasz swoje nowe ulubione narzędzie – PIVOT!

Będziesz pracować ze schematem CORE_GYM w bazie danych, zaczynając od COURSE_41769.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Typy danych i funkcje w Snowflake

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Typy danych i funkcje w Snowflake

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

538 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Zanim zaczniesz w pełni wykorzystywać możliwości Snowflake, musisz poznać typy danych, z którymi będziesz pracować. Zaczniesz od danych tekstowych – nauczysz się używać ich w zapytaniach, definiować kolumny i pobierać szczegóły kolumn z dowolnej tabeli. Następnie opanujesz numeryczne typy danych oraz typy daty i czasu, poznając pojęcia precyzji i skali, a także sposoby konwersji ciągów znaków na znaczniki czasu.

Exercise 1: Tekstowe typy danych Exercise 2: Czy to dane tekstowe?Exercise 3: Trening w wielkim mieście Exercise 4: Definiowanie danych tekstowych Exercise 5: Numeryczne typy danych Exercise 6: Wybierz FLOAT Exercise 7: Tworzenie tabeli sprzedaży detalicznej Exercise 8: Typy danych daty i czasu Exercise 9: Tworzenie wartości datetime Exercise 10: Która strefa czasowa?Exercise 11: Kiedy nastąpiło zameldowanie?

Znając już typy danych w Snowflake, czas na ich manipulowanie i przekształcanie. Zaczniesz od operacji na danych tekstowych z użyciem funkcji TRIM, SPLIT i CONCAT, a następnie opanujesz obliczenia numeryczne, w tym działania arytmetyczne oraz miary podsumowujące – SUM i AVG. Poznasz przekształcenia znaczników czasu: wyodrębnianie składowych, takich jak rok czy godzina, obliczanie odstępów między datami, a także tworzenie własnych funkcji Snowflake (UDF) do implementowania spersonalizowanej logiki.

Exercise 1: Manipulowanie danych tekstowych Exercise 2: Zarządzanie długością wyświetlanego tekstu Exercise 3: Przekształcanie danych tekstowych Exercise 4: Motywowanie członków za pomocą marketingu Exercise 5: Obliczenia numeryczne Exercise 6: Operatory porównania Exercise 7: Dostosowywanie cen członkostwa Exercise 8: Co spala więcej kalorii?Exercise 9: Manipulowanie danych datetime Exercise 10: Rozkładanie znacznika czasu na części Exercise 11: Jak długo byłeś na siłowni?Exercise 12: Umawianie wizyt Exercise 13: Funkcje definiowane przez użytkownika w Snowflake Exercise 14: Tworzenie własnej funkcji w Snowflake Exercise 15: Ranking członków siłowni według efektywności

W tym ostatnim rozdziale zmierzysz się z bardziej zaawansowanymi funkcjami Snowflake. Zaczniesz od typów danych VARIANT (dane częściowo ustrukturyzowane) – nauczysz się parsować dane na najwyższym poziomie oraz zagnieżdżone, używając notacji kropkowej i nawiasowej. Następnie opanujesz wspólne wyrażenia tabel (CTE), budując i łącząc wiele CTE. Na koniec stworzysz tabele przestawne za pomocą słowa kluczowego PIVOT, przekształcając dane w przejrzysty format gotowy do raportowania i analizy.

Exercise 1: Spłaszczanie danych częściowo ustrukturyzowanych Exercise 2: Pobieranie zagnieżdżonych danych Exercise 3: Praca z danymi osobowymi Exercise 4: Tworzenie opisu członka siłowni Exercise 5: Wiele wspólnych wyrażeń tablicowych Exercise 6: Identyfikowanie najlepszych wyników Exercise 7: Porównywanie treningów seniorów Exercise 8: Przestawianie danych Exercise 9: Ocena długości treningu Exercise 10: Czy CrossFit cieszy się popularnością?

Bieżące ćwiczenie

Exercise 11: Które treningi spalają najwięcej kalorii?Exercise 12: Gratulacje!