Exemplo final

Tomada de decisão orientada por dados em SQL

Tim Verdonck

Professor Statistics and Data Science

Caso de negócio

A MovieNow pensa em investir em novos filmes.
É mais caro para a MovieNow disponibilizar filmes lançados recentemente do que antigos.
Primeiro passo da análise:
- Clientes dão notas melhores a filmes recentes do que a antigos?
- Há diferença entre países?

1. Juntar dados

Infos necessárias:

registros renting de locações com avaliações
customers com o país do cliente

movies com o ano de lançamento

SELECT *
FROM renting AS r
LEFT JOIN customers AS c
ON c.customer_id = r.customer_id
LEFT JOIN movies AS m
ON m.movie_id = r.movie_id;

2. Selecionar registros relevantes

Use só filmes com pelo menos 4 avaliações
Use só locações a partir de 2018-04-01

SELECT *
FROM renting AS r
LEFT JOIN customers AS c
ON c.customer_id = r.customer_id
LEFT JOIN movies AS m
ON m.movie_id = r.movie_id
WHERE r.movie_id IN (
    SELECT movie_id
    FROM renting
    GROUP BY movie_id
    HAVING COUNT(rating) >= 4)
AND r.date_renting >= '2018-04-01';

3. Agregação

Tipo de agregação:

Contar locações
Contar filmes distintos
Calcular a nota média

Níveis de agregação:

Total
Por ano de lançamento
Por ano de lançamento e país do cliente

3. Agregação

SELECT c.country,
       m.year_of_release,
       COUNT(*) AS n_rentals,
       COUNT(DISTINCT r.movie_id) AS n_movies,
       AVG(rating) AS avg_rating
FROM renting AS r
LEFT JOIN customers AS c
ON c.customer_id = r.customer_id
LEFT JOIN movies AS m
ON m.movie_id = r.movie_id
WHERE r.movie_id IN (
    SELECT movie_id
    FROM renting
    GROUP BY movie_id
    HAVING COUNT(rating) >= 4)
AND r.date_renting >= '2018-04-01'
GROUP BY ROLLUP (m.year_of_release, c.country)
ORDER BY c.country, m.year_of_release;

Tabela resultante

| year_of_release | country | n_rentals | n_movies | avg_rating         |
|-----------------|---------|-----------|----------|--------------------|
| 2009            | null    | 10        | 1        | 8.7500000000000000 | 
| 2010            | null    | 41        | 5        | 7.9629629629629630 | 
| 2011            | null    | 14        | 2        | 8.2222222222222222 | 
| 2012            | null    | 28        | 5        | 8.1111111111111111 | 
| 2013            | null    | 10        | 2        | 7.6000000000000000 | 
| 2014            | null    | 5         | 1        | 8.0000000000000000 | 
| null            | null    | 333       | 50       | 7.9024390243902439 |

Vamos praticar!

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