Open the window to a world of possibilities with Snowflake window functions! You'll get the ball rolling by differentiating window functions from traditional functions.  Then, you'll learn how to provide a row number and ranking for each record in a query. Once you've nailed down the basics, you'll put the "window" in window functions, using PARTITION BY. You'll explore how to find and use the first and last value of a certain window before wrapping up with a sneak peek into aggregation functions.

Satır numaraları atama

Bir Window Fonksiyonu Oluşturma

Bir window fonksiyonu oluşturma

Şarj oturumlarına satır numarası ekleme

Sıcak dalgayla yolculuk

Sıralama amaçlı pencere fonksiyonları

Bu hızlı bir şarj mıydı?

Tüketilen enerjiyi karşılaştırma

Pencere fonksiyonunda veriyi bölümlere ayırma

Paranın izini sür!

Şarj maliyetlerine yakından bakış

Window Functions

Time to crank it up! In this chapter, you’ll take ranking functions to the next level. You’ll start with a variant of RANK, called DENSE_RANK, which handles ties in a bit of a different way. You’ll also explore a more robust version of the functions you saw in the previous lesson using NTH_VALUE. Next, you’ll create “buckets” of data using NTILE, which is more useful than you may think. You’ll also pick up a nifty little tool called CUME_DIST to find the number of records less than or equal to a certain record in a window. You’ll wrap up the chapter with one of the most powerful applications of window functions you’ve seen so far; LAG and LEAD.

More Ranking Functions

Marketing the right vehicles

Optimizing charging scheduling

Setting a minimum charging cost

NTILE and CUME_DIST

Surveying vehicle owners

Evaluating charging duration

How long are vehicle owners going between charges?

LAG and LEAD

Looking into the past!

Maintaining charger efficiency

Lightning charger load

Ranking Window Functions

You’ll start this final chapter with aggregation functions like AVG, COUNT, and SUM. You’ll compare the output of these functions to individual records in a  window, as well as to perform additional calculations. After this, you’ll master the most exciting application of window functions; running and moving calculations! You’ll start by calculating running averages and totals for different metrics for electric vehicle charging. Finally, you’ll wrap up the course by generating moving totals and averages with a sliding window!

Aggregate window functions

Engaging vehicle owners with metrics

Visualizing charging session duration and cost

Who's consuming the least?

Window frames

Are charging durations getting longer?

Identifying inefficient chargers

Moving Averages and Totals

Moving vs. running

Impact of temperature on charging rate

Putting it all together!

Congratulations!

Aggregate Window Functions

Snowflake pencere fonksiyonlarının gücüyle bir dizi yeni problem çözme aracının kilidini aç! Bu derste, verilerindeki aykırı değerleri belirlemek ve hareketli ortalamalar hesaplamak gibi sorunları çözmek için gereken araçları ustalıkla kullanacaksın.

Önce geleneksel toplama fonksiyonlarıyla pencere fonksiyonlarını birbirinden ayıracaksın. Snowflake sorgusundaki tüm kayıtlara satır numarası ve sıralama atayarak bir pencere fonksiyonunun yapısını kavrayacaksın. Temelleri oturttuktan sonra, bu pencere fonksiyonlarını bölümlendirmeyle (partition) eşleştireceksin. Bu sayede kayıtları sıralı gruplara ayırabilecek ve ardışık değerleri karşılaştırabileceksin.

Dersi, toplamsal (aggregate) pencere fonksiyonları ve yuvarlanan (rolling) ortalamalarla bitireceksin; veriyi düzenleyip analiz etmek için pencere fonksiyonlarının en kullanışlı iki uygulaması. Her şey bittiğinde, Snowflake sorgularını süper güçlendirecek yepyeni bir beceri setine sahip olacaksın!

Data Manipulation in Snowflake

Snowflake pencere fonksiyonlarıyla sıralama, bölme ve yuvarlama hesaplamaları yaparak veri sorunlarını çözün.

Snowflake'ta Pencere Fonksiyonları

Sıralamalar, bölümler ve dönen hesaplamalarla karmaşık veri sorunlarını çözmek için Snowflake pencere işlevlerini keşfedin.

Yardımcı Veri Mühendisi Kar Tanesi'nde

    user_id,
    vehicle_model,
    battery_capacity,

    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY user_id) AS charging_row_number

Bir window fonksiyonu oluşturma

Snowflake'ta Pencere Fonksiyonları

Uygulamalı interaktif egzersiz