A. 'COUNT(DISTINCT USER_ID)'를 '로 그룹화하고 원하는 'PAGE URL' 값으로 필터링하여 직접 선택하는 구체화된 뷰를 생성합니다.

B. 먼저 각 사용자에 대해 매일 발생하는 총 이벤트 수를 계산한 다음, 해당 데이터를 집계하여 고유 사용자 수를 계산하는 구체화된 뷰를 생성합니다.

C. 'WEB_EVENTS' 테이블을 필터링하고 '페이지 URL'별로 그룹화된 'COUNT(DISTINCT USER_ID)'를 계산하는 표준 뷰를 생성합니다.

D. 윈도우 함수를 사용하여 구체화된 뷰를 생성하고, 매일 고유 사용자 수의 누적 합계를 계산한 다음, 각 날짜의 최종 값을 추출합니다.

E. 타사 도구를 통해 일일 순 사용자 수 데이터를 새 테이블로 가져오고 해당 테이블을 사용하여 뷰를 생성합니다.

A. 대시보드의 데이터 보안 강화

B. 원활한 통합 및 데이터 시각화

C. BI 도구는 대시보드 사용자 정의를 제한합니다.

D. 모든 사용자를 위한 간소화된 데이터 접근

A. 윈도우 함수를 사용하여 각 월별 활성 고객 수를 계산하는 단일 SQL 쿼리를 작성하여 각 코호트(가입 월)의 유지율을 계산하십시오. 그런 다음, 각 코호트의 유지율을 시간에 따라 막대 그래프로 표시하십시오.

B. 각 가입 월을 순회하며 이후 월의 유지율을 계산하고 결과를 임시 테이블에 저장하는 저장 프로시저를 생성합니다. 그런 다음 대시보드에 통합된 차트 라이브러리를 사용하여 임시 테이블의 데이터를 히트맵 또는 유지율 표 형태로 시각화합니다.

C. 순열을 사용하여 가입 이후 경과된 개월 수를 나타내는 날짜 시리즈를 생성한 다음, 조건부 집계를 사용하여 각 코호트별로 매월 유지된 고객 수를 계산합니다. 이 데이터를 선 그래프 또는 히트맵으로 시각화합니다.

D. 각 코호트별로 SQL 쿼리를 생성하여 매월 유지율을 계산합니다. 이러한 쿼리 결과를 대시보드에 통합하고 선 그래프로 표시합니다.

E. 데이터를 BI 도구로 내보내 시각화를 만드세요.

A. 복잡한 데이터 구조를 단순화하여 이해도를 높입니다.

B. Snowsight 대시보드는 텍스트 요약만 표시합니다.

C. Snowsight 대시보드는 복잡한 데이터 구조를 효율적으로 처리할 수 없습니다.

D. 복잡한 구조에 대한 데이터 표현 옵션을 제한합니다.

A. SELECT TRIM(REGEXP >', FROM COMMENTS;

B. 댓글에서 >'를 선택합니다.

C. SELECT TRIM(HTML ENTITY DECODE(REGEXP >', FROM COMMENTS;

D. SELECT >', FROM COMMENTS WHERE

E. SELECT >', comment_text) FROM COMMENTS;