Analizează datele clienților pentru potențiale fraude
În această serie finală de exerciții, vom analiza datele unui spa de zi pentru a identifica potențiale fraude. Compania noastră acordă fiecărui client un abonament pentru uz personal și un abonament de invitat. Avem date de check-in și check-out pentru fiecare client, iar abonamentele de invitat sunt legate de ID-ul clientului de bază. Acest lucru înseamnă că pot apărea suprapuneri atunci când un client și invitatul său fac check-in împreună. Vrem să verificăm dacă există cel puțin trei intrări suprapuse pentru un singur client, deoarece aceasta ar reprezenta o încălcare a regulilor noastre de afaceri.
Cheia pentru a analiza intrările suprapuse este să depivotăm datele și să urmărim fluxul de intrări și ieșiri. Vom face asta în primul rând.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza seriilor de timp în SQL Server
Instrucțiuni pentru exercițiu
Separă evenimentele de intrare de cele de ieșire.
- Completează data de început a vizitei clientului (
dsv.CustomerVisitStart) caTimeUTCîn partea „intrări" a interogării. - Completează funcția de fereastră pe care o redenumim ca
StartStopPoints, pentru a obține fluxul de check-in-uri pentru fiecare client, ordonat după data de început a vizitei. - Completează data de sfârșit a vizitei clientului (
dsv.CustomerVisitEnd) caTimeUTCîn partea „ieșiri" a interogării.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
-- This section focuses on entrances: CustomerVisitStart
SELECT
dsv.CustomerID,
dsv.___ AS TimeUTC,
1 AS EntryCount,
-- We want to know each customer's entrance stream
-- Get a unique, ascending row number
___() OVER (
-- Break this out by customer ID
PARTITION BY dsv.___
-- Ordered by the customer visit start date
ORDER BY dsv.___
) AS StartOrdinal
FROM dbo.DaySpaVisit dsv
UNION ALL
-- This section focuses on departures: CustomerVisitEnd
SELECT
dsv.CustomerID,
dsv.___ AS TimeUTC,
-1 AS EntryCount,
NULL AS StartOrdinal
FROM dbo.DaySpaVisit dsv