Kapanış

SQL Server'da Zaman Serisi Analizi

Maham Faisal Khan

Senior Data Science Content Developer

Tarihlerle çalışmak

• Tarih ve saatleri yuvarlamak için DATEADD() ve DATEDIFF()'i birleştir.
• Performans önemliyse CAST() ve CONVERT() ile biçimlendir. FORMAT() kullanışlıdır ama yavaştır.
• Takvim tabloları değerli bir varlıktır.

Tarih oluşturma

• CAST(), CONVERT() ve PARSE() dizeleri tarihe çevirebilir.
• Güvenli dönüşüm için TRY_CAST(), TRY_CONVERT() ve TRY_PARSE() kullan.
• SWITCHOFFSET() ve TODATETIMEOFFSET() ofsetlerle çalışmak için kullanışlıdır.

Zamana dayalı toplamalar

• Toplama fonksiyonlarına COUNT(), MIN(), MAX() ve SUM() dahildir.
• İstatistiksel toplama fonksiyonlarına AVG(), STDEV(), VAR(), STDEVP() ve VARP() dahildir.
• ROLLUP, CUBE ve GROUPING SETS toplamalarını ayrıntılandırmana olanak tanır.

Yaygın (ve nadir) zaman serisi sorunları

• Pencereler, sıralama fonksiyonları (ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() ve NTILE()) ile istatistiksel olanlar dahil toplama fonksiyonları üzerinde çalışır.
• Kümülatif toplamlar, bir pencere üzerinde SUM() kullanımına örnektir.
• Hareketli ortalamalar, bir pencere üzerinde AVG() kullanımına örnektir.
• LAG() ve LEAD() zamana geriye ve ileriye bakmamızı sağlar.
• Eşzamanlılığı hesaplamak için tarih verilerini pivotla ve dönüştür.

Grazie!

SQL Server'da Zaman Serisi Analizi