打開窗框，探索 Snowflake window functions 帶來的各種可能！你會先從分辨 window functions 與傳統函式開始。接著，你會學習如何在查詢中為每筆紀錄提供列號與排名。打穩基礎後，你會用 PARTITION BY 把「window」真正帶入 window functions。你將探索如何在特定視窗中找出並使用第一個與最後一個值，最後再搶先一瞥彙總函式。

指派列號

建立視窗函式

為充電工作階段加入列號

乘著熱浪前進

排名類的視窗函式

這次是快充嗎？

比較耗用的能源

在視窗函式中分割資料（PARTITIONING）

跟著錢走！

深入剖析充電成本

Window Functions

是時候再升級了！在本章中，你會把排名函式提升到新的層次。你會先從 RANK 的變體 DENSE_RANK 開始，它處理同分的方式略有不同。你也會用 NTH_VALUE 探索上一節中函式的更強版本。接著，你會使用 NTILE 將資料分成「區段」，這比你想像中更實用。你還會學到一個好用的小工具 CUME_DIST，用來找出在某個視窗中小於或等於特定紀錄的紀錄數比例。最後，你會用到目前為止最強大的 window function 應用之一：LAG 與 LEAD。

把對的車款行銷出去

最佳化充電排程

設定最低充電費用

NTILE 與 CUME_DIST

調查車主

評估充電時長

車主在兩次充電之間行駛了多久？

LAG 與 LEAD

回顧過去！

維持充電器效率

快充樁負載

Ranking Window Functions

在最後一章中，你會從 AVG、COUNT、SUM 等彙總函式開始。你會將這些函式的輸出與視窗內的個別紀錄相比較，並進一步進行額外計算。之後，你將掌握最令人期待的 window function 應用：累積與移動計算！你會先為電動車充電的不同指標計算累積平均與累積總和。最後，你會以滑動視窗產生移動總和與移動平均，為課程畫下句點！

彙總型 window 函式

用指標提升車主參與度

視覺化充電時長與費用

誰的耗能最低？

視窗框架

充電時間有變長嗎？

找出效率不佳的充電器

移動平均與總計

Moving 與 Running 的差異

溫度對充電速率的影響

全部綜合運用！

恭喜！

Aggregate Window Functions

運用 Snowflake 的 window functions，解鎖一系列全新的解題工具！在本課程中，你將熟練運用這些工具來解決各種問題，例如找出資料中的離群值，以及計算移動平均。

首先，你會分辨傳統彙總函式與 window functions 的差異。你會透徹掌握 window function 的結構，並在 Snowflake 查詢中為所有紀錄指派列號與排名。打好基礎後，你會將這些 window functions 與分區搭配使用。這能讓你建立有序的紀錄群組，並比較連續的數值。

最後你將以彙總 window functions 與滾動平均作結；這兩者是整理與分析資料時最實用的 window function 應用。完成本課後，你將具備全新的一套技能，讓你的 Snowflake 查詢更上層樓！

Data Manipulation in Snowflake

探索 Snowflake 窗口函數，以排名、分區和滾動計算解決複雜數據問題。

Snowflake 的 Window Functions

掌握 Snowflake window functions，輕鬆解決排名、分區與滾動計算等複雜資料問題。

在視窗函式中分割資料（PARTITIONING）

Create Your Free Account