Подведение итогов

Анализ временных рядов в SQL Server

Maham Faisal Khan

Senior Data Science Content Developer

Работа с датами

• Комбинируйте DATEADD() и DATEDIFF() для округления дат и времени.
• Для форматирования используйте CAST() и CONVERT(), если важна производительность. FORMAT() удобна, но работает медленно.
• Календарные таблицы — ценный инструмент.

Формирование дат

• CAST(), CONVERT() и PARSE() позволяют преобразовывать строки в даты.
• Используйте TRY_CAST(), TRY_CONVERT() и TRY_PARSE() для безопасного преобразования дат.
• SWITCHOFFSET() и TODATETIMEOFFSET() — полезные функции для работы со смещениями.

Агрегаты по времени

• Агрегатные функции: COUNT(), MIN(), MAX() и SUM().
• Статистические агрегатные функции: AVG(), STDEV(), VAR(), STDEVP() и VARP().
• ROLLUP, CUBE и GROUPING SETS позволяют уточнять агрегации.

Типичные (и нестандартные) задачи временных рядов

• Окна применяются к ранжирующим функциям (ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), NTILE()) и агрегатным функциям (включая статистические).
• Накопительные суммы — это применение SUM() в окне.
• Скользящие средние — это применение AVG() в окне.
• LAG() и LEAD() позволяют обращаться к предыдущим и следующим значениям по времени.
• Используйте сводные таблицы и преобразования данных для вычисления параллелизма.

Grazie!

Анализ временных рядов в SQL Server