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Ben Lee Ben Lee

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DAA-C01テストサンプル問題、DAA-C01参考資料

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam 認定 DAA-C01 試験問題 (Q10-Q15):

質問 # 10
How do secure views contribute to data analysis practices in terms of access control and data security?

A. They prevent the creation of materialized views.
B. They restrict data access but don't impact data security.
C. Secure views limit data accessibility for improved security.
D. Secure views enhance data security while allowing selective data access.

正解：D

解説：
Secure views enhance data security while allowing selective data access.

質問 # 11
You're building a dashboard to monitor the performance of various marketing campaigns. The data resides in Snowflake, and you're using a BI tool that supports direct query The table has columns: 'CAMPAIGN ID, 'DATE, 'IMPRESSIONS', 'CLICKS, 'SPEND , and You need to create a calculated field in the BI tool representing the Cost Per Conversion (CPC), but you want to optimize query performance and avoid division by zero errors. Assume 'SPEND' and 'CONVERSIONS' are both numeric columns. Which SQL expression, suitable for use in a direct query BI tool, is the MOST performant and robust way to calculate CPC, avoiding zero conversion issues?

正解：C

解説：
The ' DIV0' function is specifically designed by Snowflake to handle division by zero gracefully, returning NULL. It's the most concise and performant way to achieve the desired result. 'NULLIF(CONVERSIONS, 0)' is also correct way, but DIVO is more accurate for Snowflake environment. 'CASE WHEN' and 'IFF are functionally equivalent in this scenario, but is shorter to write. ZEROIFNULL' will return 0 when input is null which won't solve the zero conversion issues. Furthermore ZEROIFNULL' is not a valid Snowflake function.

質問 # 12
Identify the correct action involved in performing an exploratory ad-hoc analysis.

A. Utilizing ad-hoc queries to examine patterns and anomalies
B. Focusing on established trends without investigating anomalies
C. Relying solely on predefined queries without exploration
D. Analyzing only a small fraction of the available data

正解：A

解説：
Ad-hoc analysis involves using queries to explore patterns and anomalies within data, deviating from predefined routines.

質問 # 13
How does incorporating visualizations in reports and dashboards aid in presenting data for business use analyses?

A. It limits data presentation to textual formats only.
B. Visualizations complicate data representation, hindering analysis.
C. Presenting data visually doesn't impact business use analyses.
D. Visualizations enhance data comprehension for effective analysis.

正解：D

解説：
Visualizations enhance data comprehension, aiding effective analysis in business use scenarios.

質問 # 14
You have a Snowflake table called 'PRODUCT SALES' with columns 'PRODUCT ID (INT), 'SALE DATE' (DATE), and 'SALES AMOUNT' You want to implement a data integrity rule to prevent duplicate records based on 'PRODUCT ID and 'SALE DATE. Which of the following methods provides the most effective way to achieve this in Snowflake, and why?

A. Create a user defined function (UDF) that checks for the existance of data before insert. If data already exist, don't insert it.
B. Add a composite UNIQUE constraint on 'PRODUCT ID' and 'SALE DATE. Snowflake will automatically prevent the insertion of duplicate rows during data loading or insertion.
C. Create a view that filters out duplicate records using 'ROW NUMBER()' and partitioning by 'PRODUCT ID and 'SALE DATE. This guarantees data integrity during query execution.
D. Create a stored procedure that runs periodically to identify and delete duplicate records based on 'PRODUCT and 'SALE DATE'. This approach fixes integrity issues reactively.
E. Implement data validation within your ETL pipeline before loading data into Snowflake to prevent duplicates from entering the table. This approach keeps the table clean from the start.

正解：B、E

解説：
Options C and D provide the most effective methods. A composite UNIQUE constraint directly prevents duplicate insertions at the table level. Validating in the ETL pipeline (D) prevents duplicates before they even reach the database. A view (A) only masks the issue, and a stored procedure (B) is reactive and doesn't prevent duplicates from being inserted in the first place. A UDF could be helpful but is not the BEST option for this scenario.

質問 # 15
......

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