Visão Geral

Este Curso Writing Analytical Queries for Business Intelligence trata sobre como escrever consultas TSQL para fins de relatórios de banco de dados, análise e inteligência empresarial.

Objetivo

Ao final do curso, você aprenderá a:

• Identificar variáveis ​​independentes e dependentes e níveis de medição em seus próprios cenários de trabalho analítico.
• Identificar variáveis ​​de interesse em tabelas de banco de dados relacional.
• Escolha um nível de agregação de dados e um design de conjunto de dados apropriados para a análise e ferramenta pretendidas.
• Use consultas TSQL SELECT para produzir conjuntos de dados prontos para uso para análise em ferramentas como PowerBI, SQL Server Reporting Services, Excel, R, SAS, SPSS e outras.
• Crie procedimentos armazenados, visualizações e funções para modularizar o código de recuperação de dados.

Publico Alvo

• Este curso é destinado a profissionais de informação e ciência de dados que buscam usar ferramentas de análise e relatórios de banco de dados, como Microsoft SQL Server Reporting Services, Excel, Power BI, R, SAS e outras ferramentas de inteligência empresarial, e desejam usar consultas TSQL para recuperar eficientemente conjuntos de dados de bancos de dados relacionais do Microsoft SQL Server para uso com essas ferramentas.

Pre-Requisitos

• Definindo situações de aprendizagem, exame de informações e conhecimento de negócios. Por exemplo, a compreensão de um empreendimento ou necessidade de conhecimento de negócios relacionados a negócios. Informações básicas sobre o sistema operacional Windows e sua utilidade central, incluindo o caminho do sistema de documentos. Compreensão essencial da finalidade dos sistemas de gerenciamento de banco de dados social, como o SQL Server.

Conteúdo Programatico

INTRODUCTION TO TSQL FOR BUSINESS INTELLIGENCE

1. Two Approaches to SQL Programming
2. TSQL Data Retrieval in an Analytics / Business Intelligence Environment
3. The Database Engine
4. SQL Server Management Studio and the CarDeal Sample Database
5. Identifying Variables in Tables
6. SQL is a Declarative Language
7. Introduction to the SELECT Query
8. Lab 1: Introduction to TSQL for Business Intelligence

TURNING TABLE COLUMNS INTO VARIABLES FOR ANALYSIS: SELECT LIST EXPRESSIONS, WHERE, AND ORDER BY

1. Turning Columns into Variables for Analysis
2. Column Expressions, Data Types, and Built-in Functions
3. Column aliases
4. Data type conversions
5. Built-in Scalar Functions
6. Table Aliases
7. The WHERE clause
8. ORDER BY
9. Lab 1: Write queries

COMBINING COLUMNS FROM MULTIPLE TABLES INTO A SINGLE DATASET: THE JOIN OPERATORS

1. Primary Keys, Foreign Keys, and Joins
2. Understanding Joins, Part 1: CROSS JOIN and the Full Cartesian Product
3. Understanding Joins, Part 2: The INNER JOIN
4. Understanding Joins, Part 3: The OUTER JOINS
5. Understanding Joins, Part 4: Joining more than two tables
6. Understanding Joins, Part 5: Combining INNER and OUTER JOINs
7. Combining JOIN Operations with WHERE and ORDER BY
8. Lab 1: Write SELECT queries

CREATING AN APPROPRIATE AGGREGATION LEVEL USING GROUP BY

1. Identifying required aggregation level and granularity
2. Aggregate Functions
3. GROUP BY
4. HAVING
5. Order of operations in SELECT queries
6. Lab 1: Write queries

SUBQUERIES, DERIVED TABLES AND COMMON TABLE EXPRESSIONS

1. Non-correlated and correlated subqueries
2. Derived tables
3. Common table expressions
4. Lab 1: Write queries

ENCAPSULATING DATA RETRIEVAL LOGIC

1. Views
2. Table-valued functions
3. Stored procedures
4. Creating objects for read-access users
5. Creating database accounts for analytical client tools
6. Lab 1: Encapsulating Data Retrieval Logic

GETTING YOUR DATASET TO THE CLIENT

1. Connecting to SQL Server and Submitting Queries from Client Tools
2. Connecting and running SELECT queries from:
3. Excel
4. PowerBI
5. RStudio
6. Exporting datasets to files using
7. Results pane from SSMS
8. The bcp utility
9. The Import/Export Wizard
10. Lab 1: Getting Your Dataset to the Client