Analytisches SQL - Oracle Datenbank 23ai

In unserem Analytisches SQL - Oracle Datenbank 23ai Kurs lernst du Erweiterungen im Zusammenhang mit Gruppenfunktionen, die GROUP BY-Klausel, ausgewählte analytische SQL-Funktionen und Funktionen, die Näherungswerte berechnen, kennen. Sehr umfangreiche Daten können mit einer Pivot-Darstellung besser analysiert werden. Die SQL-Klausel zur Mustererkennung ermöglicht die effiziente Identifizierung von Zeilen großer Datenmengen aus jeder Art von Geschäftsprozessen, die durch Ereignisfolgen gesteuert werden, die einem zuvor definierten Muster entsprechen. Die MODEL-Klausel, mit der mehrdimensionale Arrays erstellt werden, wird ebenfalls behandelt. Mit einer Vielzahl von Formeln werden Werte berechnet, die für komplexe Analysen verwendet werden können, ähnlich wie in Tabellenkalkulationen.

• Einführung

• Gruppieren, Sortieren und Aggregieren von Daten mit SQL

• Analytische Funktionen in SQL

• Approximate Funktionen in SQL

• Verwenden von Pivot- und Unpivot-Operationen

• Mustererkennung mit SQL

• SQL-MODEL-Klausel

Das Seminar richtet sich an Datenbank Designer, Business Analytiker, Software Entwickler.

Für deinen Besuch des Analytisches SQL - Oracle Datenbank 23ai Kurses empfehlen wir:

• Grundlagen SQL

• Vertrautheit mit Oracle SQL Developer und SQL*Plus

Analytisches SQL ist eine Erweiterung der Standard-SQL, die speziell für komplexe Datenanalysen und Business Intelligence-Anwendungen entwickelt wurde. Es ermöglicht Benutzern, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen, indem es fortschrittliche Funktionen und Techniken bereitstellt.

Anwendungsbereiche von analytischem SQL:

• Business Intelligence (BI): Analytisches SQL wird häufig in BI-Tools und Data Warehouses verwendet, um Berichte und Dashboards zu erstellen.

• Data Mining: Es kann verwendet werden, um Muster und Trends in großen Datensätzen zu erkennen.

• Finanzanalyse: Es wird zur Berechnung von Finanzkennzahlen, zur Analyse von Marktdaten und zur Risikobewertung eingesetzt.

• Marketinganalyse: Es wird zur Analyse von Kundenverhalten, zur Segmentierung von Kunden und zur Optimierung von Marketingkampagnen eingesetzt.

Vorteile:

• Leistungsstarke Datenanalyse: Die SQL Erweiterung bietet leistungsstarke Funktionen, die über die Standard-SQL hinausgehen.

• Effiziente Datenverarbeitung: Es ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen.

• Flexibilität: Es bietet eine hohe Flexibilität bei der Erstellung von komplexen Abfragen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass analytisches SQL ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenanalyse ist, das es Benutzern ermöglicht, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.