Este CrossFit un antrenament popular?

Ești curios ce tipuri de antrenamente fac membrii sălilor de sport la fiecare locație. Pentru a înțelege mai bine, vrei să analizezi tabelul visits și să calculezi câte antrenamente din fiecare tip workout_type au loc, pe sală. Vei folosi instrumentul tău preferat: PIVOT!

Vei lucra cu schema CORE_GYM din baza de date, începând cu COURSE_41769.

Acest exercițiu face parte din cursul

Tipuri de date și funcții în Snowflake

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Tipuri de date și funcții în Snowflake

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

538 reviews

Începe cursul gratuit

Înainte de a putea lucra eficient cu Snowflake, trebuie să cunoști tipurile de date cu care vei opera. Vei începe cu datele text, învățând să le folosești în interogări și să definești coloane, plus vei descoperi cum să obții detalii despre coloanele oricărui tabel. Apoi vei stăpâni tipurile de date numerice și datele de tip dată/oră, înțelegând precizia, scala și cum să convertești șiruri de caractere în marcaje temporale.

Exercise 1: Tipuri de date text Exercise 2: Sunt acestea date text?Exercise 3: Antrenament în marele oraș Exercise 4: Definirea datelor de tip text Exercise 5: Tipuri de date numerice Exercise 6: Alege FLOAT Exercise 7: Crearea unui tabel de retail Exercise 8: Tipuri de date datetime Exercise 9: Construirea valorilor datetime Exercise 10: Ce fus orar?Exercise 11: Când ai făcut check-in?

Acum că îți cunoști datele din Snowflake în detaliu, este momentul să le manipulezi și să le transformi. Vei începe cu manipularea datelor text folosind TRIM, SPLIT și CONCAT, apoi vei stăpâni operațiile numerice, cum ar fi aritmetica și măsurile de sinteză cu SUM și AVG. Vei explora transformările de tip timestamp prin extragerea componentelor precum anul sau orele, calculând intervalele dintre date, și îți vei crea propriile funcții personalizate în Snowflake (UDF-uri) pentru a implementa logică specifică.

Exercise 1: Manipularea datelor text Exercise 2: Gestionarea lungimii afișate Exercise 3: Transformarea datelor text Exercise 4: Motivarea membrilor prin marketing Exercise 5: Calcule numerice Exercise 6: Operatori de comparație Exercise 7: Ajustarea prețurilor abonamentelor Exercise 8: Ce arde mai multe calorii?Exercise 9: Manipularea datelor datetime Exercise 10: Descompunerea unui timestamp Exercise 11: Cât timp ai petrecut la sală?Exercise 12: Programarea întâlnirilor Exercise 13: Funcții definite de utilizator în Snowflake Exercise 14: Creează-ți propria funcție Snowflake Exercise 15: Clasificarea membrilor sălii de sport după eficiență

În acest capitol final, vei explora funcționalitățile avansate ale Snowflake. Vei începe cu tipurile de date VARIANT (date semi-structurate), învățând să parsezi date de nivel superior și imbricate folosind notația cu punct și notația cu paranteze, apoi vei stăpâni expresiile de tabel comune (CTE-uri) prin construirea și utilizarea mai multor CTE-uri. În final, vei crea tabele pivotate folosind cuvântul cheie PIVOT, pentru a transforma datele într-un format ușor de interpretat, gata pentru rapoarte și analize.

Exercise 1: Aplatizarea datelor semi-structurate Exercise 2: Extragerea datelor imbricate Exercise 3: Lucrul cu date personale Exercise 4: Construirea unei descrieri pentru membrul sălii de sport Exercise 5: Expresii de tabel comune multiple Exercise 6: Identificarea celor mai performanți membri Exercise 7: Compararea antrenamentelor membrilor seniori Exercise 8: Pivotarea datelor Exercise 9: Evaluarea duratei antrenamentelor Exercise 10: Este CrossFit un antrenament popular?

Exercițiul curent

Exercise 11: Ce antrenamente ard cele mai multe calorii?Exercise 12: Felicitări!