MODULO 14

Advanced SQL for Analytical Systems

Usa SQL come linguaggio di ragionamento, non solo di estrazione, con pattern per coorti, funnel, esperimenti e performance.

Indice - Mini-serie sulle Window Functions - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

Execution order, logical plans e query thinking

L'ordine logico di esecuzione di una query: dove cade la window function nella pipeline dopo WHERE, GROUP BY e HAVING, e come prevedere quali righe vede ogni calcolo analitico.

Prerequisiti: 1

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Window Functions: OVER, PARTITION BY e logica analitica - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

Join avanzate, semi-join, anti-join e set logic

Scegliere tra JOIN, semi-join con EXISTS e anti-join con NOT EXISTS, join laterali e as-of join, con controlli di cardinalità, NULL e quadratura dei complementari.

Prerequisiti: 1

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ROW_NUMBER, RANK e deduplicazione per gruppo - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

'Window functions: struttura mentale'

ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK e NTILE: eleggere una riga per gruppo con ordinamento deterministico, deduplicare senza gonfiare i conteggi e classificare con spareggio stabile.

Prerequisiti: 1

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LAG, LEAD e analisi sequenziale tra eventi - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

Ranking, lag/lead, cumulative logic e frames

LAG e LEAD per gap, variazioni e cambi di stato riga per riga, progressivi e medie mobili con frame ROWS o RANGE, e sessioni ricostruite con flag e somma cumulata.

Prerequisiti: 1

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SUM, COUNT, AVG, MIN e MAX su finestra - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 22 min

Cohort analysis in SQL

Costruire una matrice di coorte in SQL: assegnare gli utenti al mese di iscrizione, calcolare la retention con denominatore fisso e leggere la matrice per righe e colonne senza farsi ingannare dai totali.

Prerequisiti: 1

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FIRST_VALUE, LAST_VALUE, NTILE e frame di finestra - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 22 min

Funnel analysis in SQL

FIRST_VALUE, LAST_VALUE e NTILE con frame di finestra espliciti: bordi della partizione, fasce di velocità e funnel con ordine temporale imposto.

Prerequisiti: 1

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Esercizi guidati sulle Window Functions - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

Sessionization e behavioral grouping

Ricostruire sessioni ed episodi con flag di rottura e somma cumulata, calcolare durata, conversione e canale di ingresso per sessione con FIRST_VALUE e mediana.

Prerequisiti: 1

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Date Spine, Rolling Metrics e OHLC - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 22 min

Esperimenti e A/B analysis in SQL

Generare una date spine per densificare le serie, calcolare medie mobili e totali rolling con frame ROWS e confrontare l'anno precedente con LAG a scarto fisso.

Prerequisiti: 1

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Analisi di Coorte e Retention in SQL - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

Attribution queries e path analytics

Coorti stabili, retention con denominatore fisso e modelli di attribuzione (last-click, lineare, time decay) con crediti che quadrano col ricavo, più percorsi di conversione.

Prerequisiti: 1

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Funnel, Sessionizzazione e Percorsi Utente - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

JSON, array e semi-structured analytics

Sessionizzazione con LAG e soglia di inattività, funnel stretti e laschi con denominatore dichiarato e conversioni con finestra di attribuzione esplicita.

Prerequisiti: 1

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Pivot, ROLLUP e KPI Table per Reporting - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

Date-time pitfalls e timezone correctness

Pivot con aggregazione condizionale e FILTER, subtotali gerarchici con ROLLUP e GROUPING, e KPI table per congelare le definizioni delle metriche in un unico punto.

Prerequisiti: 1

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Anomalie, Pareto e Segmentazione con SQL - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 18 min

EXPLAIN, optimization e performance tuning

Trovare con SQL i pochi clienti che contano: decili di spesa, z-score su baseline mobile per le anomalie, curva di Pareto sul margine e segmentazione RFM con gruppo di controllo.

Prerequisiti: 1

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Cheat Sheet - Window Functions per Analytics - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 22 min

Testing, refactoring e reusable SQL patterns

Test di integrità e statistici per query SQL, refactoring in CTE con grain dichiarato e pattern riusabili centralizzati in modelli intermedi testati.

Prerequisiti: 1

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Caso Studio - Window Functions per un Retailer Omnicanale - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD

Avanzato 28 min

'Lab avanzato: query professionali su casi reali'

Lab avanzato su dati reali: deduplica deterministica delle transazioni, coorti per canale, segmenti omnicanale, riconciliazione warehouse-fonte esterna e curve di sopravvivenza in SQL.

Prerequisiti: 1

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Collegamenti tra moduli

Continua il percorso con questi moduli

Prerequisito naturaleInfrastructure & Ops for Data Systems7 lezioni

Dai disciplina operativa da ingegneria seria a workload dati, deploy, osservabilita, security e incident response.

Stessa fase del percorsoMatematica per l Analisi Dati10 lezioni

Inserisce il rigore matematico che rende piu leggibili modelli, inferenza, forecasting e regressioni applicate.

Stessa fase del percorsoAnalytics Engineering con dbt e Semantic Layer13 lezioni

Trasforma dati grezzi in modelli affidabili, riusabili e governati con layering, test, contracts e semantic layer.

Stessa fase del percorsoSignificativita Statistica, A/B Testing e Experimentation Science10 lezioni

Porta la sperimentazione a livello serio con design causale, power planning, variance reduction e governance.

Modulo precedentePanoramica del Corso e Metodo di Studio per Data Work8 lezioni

Trasforma il corso da catalogo a sistema cognitivo, con metodo di studio, memoria tecnica e piano di output professionali.

Modulo precedenteData Collection & Tracking Systems8 lezioni

Passa da tag e strumenti isolati a sistemi di misura affidabili, governati e osservabili.