Funzioni avanzate di SQL (aggregazioni, analisi temporale).

Modulo 1: le Funzioni Avanzate di SQL Cos'è SQL e la sua importanza nell'analisi dei dati Panoramica delle principali funzioni avanzate in SQL: aggregazioni, analisi temporale e window functions Differenza tra funzioni aggregate e funzioni finestra Quando utilizzare le funzioni avanzate per migliorare le query SQL Modulo 2: Funzioni di Aggregazione in SQL Cos'è un'aggregazione in SQL e quando usarla Le funzioni di aggregazione di base: COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX() Applicazioni delle funzioni di aggregazione su dati numerici, stringhe e date Come raggruppare i dati con GROUP BY e il filtraggio con HAVING Esempi di aggregazioni: somma delle vendite, calcolo della media delle temperature Modulo 3: Aggregazioni Multiple e Raggruppamenti Complessi Esecuzione di aggregazioni multiple in una sola query Raggruppare per più colonne: utilizzo di GROUP BY su più dimensioni Ordinamento dei risultati delle aggregazioni con ORDER BY Funzione ROLLUP() per aggregazioni gerarchiche Funzione CUBE() per aggregazioni multidimensionali Esempi pratici: aggregazione delle vendite per mese, prodotto e regione Modulo 4: Subquery e Aggregazioni Annidate Cos'è una subquery e quando utilizzarla nelle aggregazioni Esecuzione di aggregazioni annidate: esempio con SUM() in una subquery Utilizzo di subquery correlate per calcolare aggregati a livello di riga Come combinare subquery con GROUP BY per ottenere risultati complessi Esempio pratico: calcolare la somma delle vendite per prodotto rispetto alla somma totale delle vendite Modulo 5: Funzioni di Analisi Temporale in SQL Cos'è l'analisi temporale e come SQL supporta l'elaborazione dei dati nel tempo Utilizzo delle funzioni temporali per gestire e manipolare dati basati sul tempo Funzioni di data e ora: DATE(), MONTH(), YEAR(), DAY(), WEEK(), NOW() Esempi di manipolazione di date per l’analisi dei dati temporali: estrazione di anno, mese e giorno Modulo 6: Calcolare Periodi di Tempo e Differenze Temporali Come calcolare le differenze temporali tra due date con DATEDIFF(), TIMESTAMPDIFF() Come sommare o sottrarre intervalli di tempo con DATE_ADD() e DATE_SUB() Gestione delle differenze temporali in vari formati (giorni, mesi, anni) Esempio pratico: calcolare il tempo trascorso tra due eventi o transazioni Modulo 7: Analisi Temporale con Funzioni di Finestra (Window Functions) Cos'è una funzione finestra (window function) e come funziona Introduzione a OVER() per definire finestre di analisi Le principali funzioni di finestra per l'analisi temporale: ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), NTILE() Come usare PARTITION BY per applicare le funzioni finestra a partizioni temporali Esempio pratico: ordinamento dei dati in base alla data per identificare i top N eventi in un determinato periodo Modulo 8: Analisi del Trend Temporale con Funzioni Finestra Come calcolare il trend temporale usando LAG() e LEAD() per confrontare i valori di una colonna in righe successive Applicazione di LAG() per analizzare i cambiamenti nei dati (ad esempio, la variazione delle vendite da mese a mese) Utilizzo di LEAD() per prevedere i valori futuri in base ai dati storici Esempi pratici: analizzare l'andamento delle vendite mese per mese e prevedere il prossimo periodo Modulo 9: Calcolo di Media Mobile e Aggregati Temporali Cos'è la media mobile e come calcolarla in SQL Applicazione di AVG() con finestra mobile utilizzando OVER() per calcolare medie mobili su un periodo temporale Esempio pratico: calcolare la media mobile delle vendite su base settimanale, mensile, trimestrale Differenza tra media mobile semplice e pesata Modulo 10: Serie Temporali con SQL: Creazione e Analisi Creare una serie temporale utilizzando i dati aggregati per data o periodo (ad esempio, vendite settimanali, entrate mensili) Utilizzare DATE_TRUNC() per raggruppare i dati per periodi specifici (settimane, mesi, anni) Come visualizzare i cambiamenti temporali nei dati, utilizzando GROUP BY su periodi di tempo Esempio pratico: creare una serie temporale delle vendite settimanali e calcolare la crescita mese per mese Modulo 11: Gestione delle Date e Fusione dei Dati Temporali Come gestire i fusi orari e le conversioni temporali in SQL Riconciliazione dei dati temporali provenienti da fusi orari diversi Utilizzare CONVERT_TZ() e TIMESTAMP() per manipolare le date e gli orari nei fusi orari desiderati Unire (join) tabelle temporali per analizzare eventi su periodi comuni Esempio pratico: combinare transazioni provenienti da diversi fusi orari per una visualizzazione unificata Modulo 12: Funzioni Avanzate per Filtrare e Ordinare Dati Temporali Filtraggio dei dati temporali con WHERE su intervalli di tempo Ordinare e limitare i risultati temporali con ORDER BY e LIMIT Utilizzare funzioni come DATE_TRUNC() per arrotondare le date in intervalli specifici Esempio pratico: estrarre i dati per un intervallo di tempo definito (settimane, mesi, anni) Modulo 13: Analisi di Eventi e Tendenze con SQL Come analizzare eventi in relazione al tempo, utilizzando funzioni temporali avanzate Identificare tendenze, anomalie e cambiamenti nei dati con CUME_DIST() e PERCENT_RANK() Esempi pratici: analizzare l'effetto di una promozione sul volume di vendite o il comportamento dei clienti nel tempo Modulo 14: Ottimizzazione delle Query SQL con Funzioni Temporali Tecniche di ottimizzazione delle query SQL che utilizzano funzioni di aggregazione e temporali Come ridurre la complessità e migliorare le performance delle query su grandi volumi di dati Esempi di utilizzo di indici per migliorare la velocità delle query temporali Modulo 15: Best Practices e Errori Comuni nell'Analisi Temporale Best practices nell'uso delle funzioni temporali e di aggregazione in SQL Errori comuni nell'analisi dei dati temporali e come evitarli Come costruire query SQL efficaci e facili da comprendere per analisi temporali avanzate Esempi di cattive pratiche e suggerimenti per migliorarle