在本章中，你會認識日期與時間的資料型別。你會學到如何將文字與數值資料轉為日期與時間格式，也能反向轉換回去。

日期與時間資料型別導論

PostgreSQL 型別

將 time 插入資料表

處理時區資訊

找出這些時區

轉換到不同的時區

在 date、time 與文字之間轉換

日期型別轉換（Casting）

轉換日期

日期與時間的轉換

PostgreSQL 的日期與時間資料入門

是時候更細緻一些了。本章會帶你設定時間序列報表的粒度。接著你會熟悉加減與彙總的作法，並學會如何分析時間序列資料。

調整時間序列資料的粒度

各世紀的氣溫

一天中最忙碌的小時

加總與相減日期與時間資料

計算年齡

計算到站時間（分鐘）

計算區間

彙總時間序列資料

計算每個時間序列的資料筆數

彙整氣溫資料

計算每年的平均氣溫

將統計彙總套用到時間序列資料

計算每月氣溫震盪幅度

分析資料分布

感測器資料分析

操作時間序列

本章將與視窗函式一起動手做。你會先學習區隔（partition）與分割的概念，以及它們如何與視窗函式搭配。你也能在資料排序名次時找出排名前幾名的項目。

分割（Partitioning）與視窗函式

分割區表格

依欄位分割（PARTITION BY）

用 Window Functions 找出排行前幾名

找出每個分割區的前三高數值

每篇新聞文章的一天中最活躍時段

排名函式

冷天氣排名

高溫排行

氣溫百分位數

使用視窗函式分析時間序列資料

在最後一章，你會進一步提升技巧，計算累計總和、即時平均，甚至移動平均，強化你的時間序列分析。

累計總和

下一站

計算累計總和

搭配 LAG 的累計總和

遞增平均

單一跑動平均

多組跑動平均

移動平均

找出有上升趨勢的新聞

年度氣溫的逐步平均與移動平均

總結

計算累計與移動平均

本課程將帶你運用 PostgreSQL 處理日期與時間資料。你會學到各種函式與呼叫，以剖析與操作這類資料、進行計算，並使用視窗函式。你會把這些技巧應用到真實資料上，分析氣溫、查看火車時刻表，並檢視新聞文章的熱門度如何隨時間變化。

本課程將教您如何運用 PostgreSQL 處理日期與時間資料。 您將學習有關函數與調用，協助您解析並操作這些資料、進行計算，以及使用視窗函數。
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<h2>處理時間序列資料</h2>
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您將學習各種日期與時間資料型別，以及如何在它們之間進行轉換、調整其細緻度，並執行各種運算，包括彙總、分割與移動平均等計算。 這些見解將協助您為現有的時間序列資料增添價值。
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<h2>將時間序列分析應用於真實世界資料</h2>
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您將運用這些技術分析實際數據，包括溫度變化、火車時刻表，以及新聞文章人氣隨時間變化的情況。

Joining Data in SQL

學習使用PostgreSQL有效處理時間序列分析，並將這些技術應用於實際數據。

PostgreSQL 的時間序列分析

掌握使用PostgreSQL進行時序分析，並將這些技術應用於實際資料。

調整時間序列資料的粒度

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