Datengestützte Entscheidungsfindung in SQL
Lernen Sie, eine SQL-Tabelle zu analysieren und Erkenntnisse an das Management zu berichten.
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Kursbeschreibung
In diesem Kurs lernst du, wie du SQL zur Entscheidungsfindung nutzen kannst. Es basiert auf einer Fallstudie über einen Online-Filmverleih mit einer Datenbank über Kundeninformationen, Filmbewertungen, Hintergrundinformationen über Schauspieler und mehr. Du wirst lernen, SQL Abfragen anzuwenden, um zum Beispiel Kundenpräferenzen, Kundenbindung und Verkaufsentwicklung zu untersuchen. Dieser Kurs behandelt auch die SQL Erweiterungen für die analytische Online-Verarbeitung (OLAP), die es einfacher macht, wichtige Erkenntnisse aus multidimensionalen aggregierten Daten zu gewinnen.
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SQL für Business Analysten
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Einführung in Business Intelligence für eine Online-Filmverleih-Datenbank
KostenlosDas erste Kapitel ist eine Einführung in den Anwendungsfall eines Online-Filmverleihs namens MovieNow und konzentriert sich auf die Verwendung einfacher SQL Abfragen, um Daten aus seiner Datenbank zu extrahieren und zu aggregieren.
Einführung in die datengestützte Entscheidungsfindung50 xpErkunden der Datenbank50 xpErkundung der Tischvermietung100 xpFiltern und Ordnen50 xpMit Daten arbeiten100 xpFilme auswählen100 xpWählen Sie aus Vermietung100 xpAggregationen - Zusammenfassen von Daten50 xpZusammenfassen von Kundeninformationen100 xpBewertungen von Film 25100 xpPrüfung der Jahresmieten100 xp - 2
Entscheidungsfindung mit einfachen SQL Abfragen
Komplexere Abfragen mit GROUP BY, LEFT JOIN und Unterabfragen werden verwendet, um Einblicke in die Kundenpräferenzen zu erhalten.
Filme gruppieren50 xpErstes Konto für jedes Land.100 xpDurchschnittliche Filmbewertungen100 xpDurchschnittliche Bewertung pro Kunde100 xpVerknüpfung von Filmbewertungen mit Kundendaten50 xpMiete und Kunden verbinden100 xpAggregieren von Einnahmen, Mieten und aktiven Kunden100 xpFilme und Schauspieler100 xpGeldausgaben pro Kunde mit Unterabfragen50 xpEinnahmen aus Filmen100 xpAlter der Akteure aus dem USA100 xpIdentifiziere die Lieblingsakteure der Kundengruppen50 xpBestimme die Lieblingsfilme einer Gruppe von Kunden100 xpIdentifiziere Lieblingsschauspieler für Spanien100 xpKPIs pro Land100 xp - 3
Datengestützte Entscheidungsfindung mit erweiterten SQL Abfragen
Das Konzept der verschachtelten Abfragen und der korrelierten verschachtelten Abfragen wird eingeführt und die Funktionen EXISTS und UNION werden verwendet, um Kunden, Filme, Schauspieler und mehr zu kategorisieren.
Verschachtelte Abfrage50 xpOft ausgeliehene Filme100 xpHäufige Kunden100 xpFilme mit einer Bewertung über dem Durchschnitt100 xpKorrelierte verschachtelte Abfragen50 xpAnalyse des Kundenverhaltens100 xpKunden, die niedrige Bewertungen abgegeben haben100 xpFilme und Bewertungen mit korrelierten Abfragen100 xpAbfragen mit EXISTS50 xpKunden mit mindestens einer Bewertung100 xpSchauspieler in Komödien100 xpAbfragen mit UNION und INTERSECT50 xpJunge Schauspieler, die nicht von der USA100 xpDramen mit hohen Einschaltquoten100 xp - 4
Datengesteuerte Entscheidungsfindung mit OLAP SQL Abfragen
Die OLAP Erweiterungen in SQL werden eingeführt und auf aggregierte Daten auf mehreren Ebenen angewendet. Diese Erweiterungen sind die Operatoren CUBE, ROLLUP und GROUPING SETS.
OLAP: CUBE operator50 xpGruppen von Kunden100 xpKategorien von Filmen100 xpAnalyse der durchschnittlichen Bewertungen100 xpROLLUP50 xpAnzahl der Kunden100 xpAnalyse der Präferenzen von Genres in verschiedenen Ländern100 xpGROUPING SETS50 xpAbfragen mit GROUPING SETS50 xpErforschung der Nationalität und des Geschlechts der Akteure100 xpUntersuchung der Bewertung nach Land und Geschlecht100 xpUnd jetzt alles zusammen50 xpKundenpräferenz für Genres100 xpKundenpräferenz für Akteure100 xp
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