A. 

B. 

C. 

D. 
【그리고】:

A. 저장 프로시저를 사용하여 날짜 범위를 순회하고, 누적 합계를 적용하기 전에 페이지 조회수가 0인 누락된 날짜를 삽입합니다.

B. 해당 범위 내의 모든 날짜를 포함하는 별도의 테이블을 생성하고, COALESCE 함수를 사용하여 누락된 페이지 조회수를 0으로 채운 후 누적 합계를 적용하여 웹사이트 트래픽 데이터와 LEFT JOIN합니다.

C. 재귀적 CTE(공통 테이블 표현식)를 사용하여 누락된 날짜를 생성한 다음 기존 데이터와 UNION ALL로 결합하고, 누적 합계를 적용하기 전에 NVL을 사용하여 누락된 페이지 조회수를 0으로 채웁니다.

D. 'GENERATE_SERIES' 함수(UDF를 통해 사용 가능한 경우)를 사용하여 날짜 시리즈를 생성하고, 웹사이트 트래픽 데이터와 LEFT JOIN을 수행한 다음, COALESCE를 사용하여 누적 합계 앞에 누락된 페이지 조회수를 0으로 채웁니다.

E. LATERAL FLATTEN 함수를 사용하여 날짜 목록을 생성하고, 이를 웹사이트 트래픽 데이터와 LEFT JOIN한 다음, ZEROIFNULL을 사용하여 누락된 페이지 조회수를 누적 합계 앞에 0으로 채웁니다.

A. 패턴과 추세는 비즈니스 활용 분석에 미치는 영향이 미미합니다.

B. 데이터 분석을 복잡하게 만들어 의사 결정을 방해합니다.

C. 패턴과 추세를 파악하는 것은 데이터 탐색을 제한합니다.

D. 패턴과 추세를 파악하는 것은 심층적인 분석에 도움이 됩니다.

A. 복잡한 데이터 분석이 필요한 경우

B. 광범위한 데이터 변환이 필요한 시나리오용

C. 높은 데이터 정규화가 요구되는 상황에 사용

D. 빠르고 간편한 데이터 탐색을 위해

A. 옵션 A

B. 옵션 B

C. 옵션 C

D. 옵션 D

E. 옵션 E