Підсумки

Аналіз часових рядів у SQL Server

Maham Faisal Khan

Senior Data Science Content Developer

Робота з датами

• Поєднуйте DATEADD() і DATEDIFF() для округлення дат і часу.
• Форматуйте за допомогою CAST() і CONVERT(), коли важлива продуктивність. FORMAT() корисна, але повільна.
• Календарні таблиці — цінний інструмент.

Побудова дат

• CAST(), CONVERT() і PARSE() можуть перетворювати рядки на дати.
• Використовуйте TRY_CAST(), TRY_CONVERT() і TRY_PARSE() для безпечних перетворень дат.
• SWITCHOFFSET() і TODATETIMEOFFSET() зручні для роботи зі зсувами.

Агрегати за часом

• До агрегатних функцій належать COUNT(), MIN(), MAX() і SUM().
• До статистичних агрегатів належать AVG(), STDEV(), VAR(), STDEVP() і VARP().
• ROLLUP, CUBE і GROUPING SETS допомагають уточнювати агрегування.

Типові й нетипові задачі часових рядів

• Вікна працюють як з ранжувальними функціями (ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), NTILE()), так і з агрегатними (зокрема статистичними).
• Накопичувальні підсумки — це SUM() у вікні.
• Ковзні середні — це AVG() у вікні.
• LAG() і LEAD() дають змогу зазирнути назад і вперед у часі.
• Поворот і трансформація даних дат для обчислення одночасності.

Grazie!

Аналіз часових рядів у SQL Server