Primul capitol este o introducere în cazul de utilizare al unei companii de închiriere online de filme, numită MovieNow, și se concentrează pe folosirea unor interogări SQL simple pentru a extrage și agrega date din baza sa de date.

Introducere în luarea deciziilor bazate pe date

Explorarea bazei de date

Explorarea tabelului renting

Filtrare și ordonare

Lucrul cu date calendaristice

Selectarea filmelor

Selectare din renting

Agregări – rezumarea datelor

Rezumarea informațiilor despre clienți

Evaluările filmului 25

Analiza închirierilor anuale

Introducere în business intelligence pentru o bază de date de închiriere online de filme

Interogări mai complexe cu GROUP BY, LEFT JOIN și subinterogări sunt folosite pentru a obține informații despre preferințele clienților.

Gruparea filmelor

Primul cont pentru fiecare țară.

Ratingurile medii ale filmelor

Ratingul mediu pe client

Îmbinarea evaluărilor filmelor cu datele despre clienți

Unește tabelele renting și customers

Agregarea veniturilor, închirierilor și clienților activi

Filme și actori

Banii cheltuiți per client cu sub-interogări

Venituri din filme

Vârsta actorilor din SUA

Identifică actorii preferați ai grupurilor de clienți

Identifică filmele preferate pentru un grup de clienți

Identifică actorii preferați din Spania

KPI-uri pe țară

Luarea deciziilor cu interogări SQL simple

Este introdusă noțiunea de interogări imbricate și interogări imbricate corelate, iar funcțiile EXISTS și UNION sunt folosite pentru a categoriza clienți, filme, actori și altele.

Interogare imbricată

Filme închiriate frecvent

Clienți fideli

Filme cu rating peste medie

Interogări imbricate corelate

Analiza comportamentului clienților

Clienți care au acordat evaluări scăzute

Filme și evaluări cu interogări corelate

Interogări cu EXISTS

Clienți cu cel puțin o evaluare

Actori în comedii

Interogări cu UNION și INTERSECT

Actori tineri care nu sunt din SUA

Drame cu rating ridicat

Luarea deciziilor bazate pe date cu interogări SQL avansate

Extensiile OLAP din SQL sunt introduse și aplicate pentru agregarea datelor pe mai multe niveluri. Aceste extensii sunt operatorii CUBE, ROLLUP și GROUPING SETS.

OLAP: operatorul CUBE

Grupuri de clienți

Categorii de filme

Analiza ratingurilor medii

ROLLUP

Numărul de clienți

Analiza preferințelor de gen cinematografic pe țări

GROUPING SETS

Interogări cu GROUPING SETS

Explorarea naționalității și genului actorilor

Explorarea evaluărilor după țară și gen

Să reunim totul

Preferințele clienților pentru genuri

Preferințele clienților pentru actori

Luarea deciziilor bazate pe date cu interogări SQL OLAP

MovieNow

În acest curs, vei învăța cum să folosești SQL pentru a susține luarea deciziilor. Cursul se bazează pe un studiu de caz despre o companie de închiriere online de filme, cu o bază de date care conține informații despre clienți, evaluări ale filmelor, date despre actori și altele. Vei aplica interogări SQL pentru a analiza preferințele clienților, gradul de implicare al acestora și evoluția vânzărilor. Cursul acoperă și extensiile SQL pentru procesarea analitică online (OLAP), care facilitează obținerea de informații cheie din date agregate multidimensionale.

Data Manipulation in SQL

Învață să analizezi un tabel SQL și să raportezi concluzii managementului.

Luarea Deciziilor Bazate pe Date în SQL

Învață să analizezi un tabel SQL și să raportezi informații conducerii.

Analist de date asociat în SQL

SQL pentru analiști de afaceri

Data Scientist at Applied Statistics

Introducere în OLAP

Tabelul rentings_extended

Tabel pivot - numărul de închirieri de filme

Tabel pivot și rezultat SQL

GROUP BY CUBE

Numărul de evaluări

Acum este rândul dumneavoastră să folosiți GROUP BY CUBE!

Luarea deciziilor bazate pe date cu interogări SQL OLAP - OLAP: operatorul CUBE

OLAP: operatorul CUBE

Create Your Free Account