Data Analyst

რა გიკეთია ჩვეულებრივ, როდესაც SQL-ი მზად არის DBT მოდელისთვის?

SQL დავალება: ექსპერიმენტის ჯგუფების მიხედვით კონვერსიის გამოთვლა (exp_id=90) Epic Match Start-დან Epic Fight Win-მდე მომხმარებლების მიხედვით, შემთხვევების სწორი მიბმით ექსპერიმენტთან დროით join-ის საშუალებით.

Python-ის დავალება: მომხმარებლის სესიების შექმნა მოვლენების მიხედვით (შეთყვეტა > 30 წუთი = ახალი სესია) და ყოველდღიური ანალიტიკა.

გააზიარეთ ClickHouse-ის ინდექსებზე.

რა არის semi-join და anti-join? რა მიზნით გამოიყენება და სად გამოიყენება?

ClickHouse-ში ORDER BY და PRIMARY KEY — რა განსხვავებაა, რატომ არიან ისინი განცალკევებული?

მოყევი მაგალითი, როდესაც შენ თვითონ წამოწყე ცვლილებები DWH-ში, pipeline-ში ან მონაცემთა მოდელში.

ჩვენ გვაქვს ClickHouse და მასში არის DBT სვეტი, რომელიც რეგულარულად მუშაობს, მაგრამ დიდხანს გრძელდება. რა შეიძლება იყოს მიზეზები და როგორ მიუდგებოდი ოპტიმიზაციას?

როგორ იღებთ გადაწყვეტილებას, რომელი ტესტები უნდა დაწეროთ DBT მოდელისთვის? საჭიროა თუ არა შეტყობინებები?

გააზიარეთ DWH-ის მშენებლობის მიდგომები: Data Vault 2.0 vs თოვლისკუნძული/ვარსკვლავი — ძირითადი ელემენტები, უპირატესობები და ნაკლოვანებები.