En résumé

Analyse de séries chronologiques dans SQL Server

Maham Faisal Khan

Senior Data Science Content Developer

Travailler avec les dates

• Combinez DATEADD() et DATEDIFF() pour arrondir les dates et heures.
• Pour la performance, mettez en forme avec CAST() et CONVERT(). FORMAT() est utile mais lent.
• Les tables de calendrier sont un atout précieux.

Construire des dates

• CAST(), CONVERT() et PARSE() peuvent convertir des chaînes en dates.
• Utilisez TRY_CAST(), TRY_CONVERT() et TRY_PARSE() pour des conversions sécuritaires.
• SWITCHOFFSET() et TODATETIMEOFFSET() sont utiles pour gérer les décalages.

Agrégats fondés sur le temps

• Les fonctions d'agrégation incluent COUNT(), MIN(), MAX() et SUM().
• Les fonctions statistiques d'agrégation incluent AVG(), STDEV(), VAR(), STDEVP() et VARP().
• ROLLUP, CUBE et GROUPING SETS affinent vos agrégations.

Problèmes courants (et moins courants) de séries temporelles

• Les fenêtres s'appliquent aux fonctions de classement (ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() et NTILE()) ainsi qu'aux fonctions d'agrégation (y compris statistiques).
• Les totaux cumulés utilisent SUM() sur une fenêtre.
• Les moyennes mobiles utilisent AVG() sur une fenêtre.
• LAG() et LEAD() permettent de regarder en arrière et en avant dans le temps.
• Effectuez un pivot et transformez les données de dates pour calculer la simultanéité.

Grazie!

Analyse de séries chronologiques dans SQL Server