DAA-C01 문제 6
한 조직에서 경영진에게 주요 지표에 대한 일일 요약 보고서를 이메일로 제공해야 합니다. 현재는 복잡한 SQL 쿼리를 사용하여 보고서를 생성하고 있지만, 이 쿼리를 실행하는 데 몇 분이 소요됩니다. 경영진은 매일 오전 8시 이전에 데이터를 필요로 합니다. 또한, 해당 데이터 웨어하우스는 하루 종일 다른 보고 및 분석 작업에도 사용됩니다. 이러한 제약 조건들을 고려할 때, 이 보고서를 효율적이고 안정적으로 제공하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요?
DAA-C01 문제 7
차량 공유 회사가 도시 내 여러 지역의 차량 호출 밀도를 분석하려고 합니다. 이 회사는 각 차량의 픽업 위치를 나타내는 'LOCATION'(GEOGRAPHY) 열을 가진 'RIDES' 테이블을 보유하고 있습니다. 도시를 육각형 격자로 나누고 각 격자에서 시작된 차량 호출 수를 계산하려고 합니다. 'city_boundary'가 GEOGRAPHY 객체로 정의되어 있고 접근 가능하다고 가정할 때, 어떤 단계들을 거쳐야 이 목표를 달성할 수 있을까요?
DAA-C01 문제 8
소매 회사는 제품, 판매 및 재고에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 총 판매액, 평균 주문 금액, 재고 수준, 지역별 제품 성과 등 주요 지표를 시각화하는 대시보드가 필요합니다. 데이터는 다음과 같은 테이블에 저장되어 있습니다. 'PRODUCTS'(제품 ID, 제품명, 카테고리, 가격), 'SALES'(판매 ID, 제품 ID, 판매일, 수량, 지역), 'INVENTORY'(제품 ID, 지역, 재고 수량). 다음 중 어떤 전략이 사용자가 지역, 제품 카테고리 및 기간별로 데이터를 빠르게 필터링하고 상세 분석할 수 있으면서 쿼리 실행 시간을 최소화하는 효율적인 대시보드를 구축하는 데 도움이 될까요? (해당하는 모든 항목을 선택하십시오.)
DAA-C01 문제 9
Snowflake에서 'TRANSACTIONS'라는 대규모 테이블 내의 중복 레코드를 식별하는 데이터 품질 프로세스를 개발하고 있습니다. 행을 효율적으로 비교하고 중복을 감지하기 위해 'transaction_id', 'customer_id', 'amount'와 같은 여러 키 열을 기반으로 각 행에 대한 해시 값을 생성해야 합니다. 그러나 이러한 키 열 중 일부에는 NULL 값이 포함될 수 있으며, 해시 생성 과정에서 이러한 NULL 값을 일관되게 처리해야 합니다. Snowflake의 시스템 함수를 활용하는 다음 접근 방식 중 일부 키 열에 NULL 값이 포함된 경우에도 중복 행에 대해 가장 안정적으로 일관된 해시 값을 생성하는 방법은 무엇입니까? (두 가지를 선택하십시오)
DAA-C01 문제 10
한 소매 회사가 Snowflake를 사용하여 일일 판매 데이터를 저장하고 있습니다. 이 회사는 주간 계절성과 특정일에 진행되는 프로모션 캠페인을 고려하여 다음 주 판매량을 예측하고자 합니다. 판매 데이터는 'SALES DATA'라는 테이블에 'SALE DATE'(날짜)와 'SALES AMOUNT'(숫자) 열로 저장되어 있습니다. 다음 SQL 문 중 Snowflake의 예측 기능을 사용하여 95% 신뢰 구간으로 예측하는 가장 효율적이고 정확한 방법은 무엇일까요?
