Агрегирование данных до дневного уровня
Свёртка данных до более крупного уровня детализации — распространённая аналитическая задача. Нередко данные хранятся с точными метками времени, однако нужно получить агрегированные результаты. В SQL Server для этого есть несколько подходов в зависимости от желаемого уровня детализации.
В этих упражнениях мы рассмотрим пример вымышленного спа-салона. Руководство салона рассылало купоны потенциальным новым клиентам в период с 16 по 20 июня 2020 года и хотело бы понять, привела ли эта кампания к росту новых визитов.
В данном упражнении мы разберём одну из простейших техник агрегирования: преобразование типа данных DATETIME2 или DATETIME в тип данных, содержащий только дату без временно́й составляющей, — тип DATE.
Это упражнение является частью курса
Анализ временных рядов в SQL Server
Инструкции к упражнению
- Агрегируйте время начала визитов клиентов до дневного уровня детализации и подведите итоги.
- Добавьте в предложение GROUP BY все неагрегированные значения из предложения SELECT (без псевдонимов, таких как
AS Day).
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
SELECT
-- Downsample to a daily grain
-- Cast CustomerVisitStart as a date
___(dsv.CustomerVisitStart AS ___) AS Day,
SUM(dsv.AmenityUseInMinutes) AS AmenityUseInMinutes,
COUNT(1) AS NumberOfAttendees
FROM dbo.DaySpaVisit dsv
WHERE
dsv.CustomerVisitStart >= '2020-06-11'
AND dsv.CustomerVisitStart < '2020-06-23'
GROUP BY
-- When we use aggregation functions like SUM or COUNT,
-- we need to GROUP BY the non-aggregated columns
___(dsv.CustomerVisitStart AS ___)
ORDER BY
Day;