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최신 SnowPro Advanced DAA-C01 무료샘플문제 (Q140-Q145):

질문 # 140
When maintaining reports and dashboards, why is it essential to build automated and repeatable tasks?

A. Repeatable tasks hinder data updates in dashboards.
B. Automated tasks reduce manual efforts, ensuring consistency.
C. Automated tasks increase dashboard management complexity.
D. They ensure inconsistency in reports and dashboards.

정답：B

설명：
Automated tasks reduce manual efforts, ensuring consistency in reports and dashboards.

질문 # 141
You have a Snowflake table 'order details' with columns 'order id', 'customer id', 'order date', and 'order amount'. You need to calculate the 3-month moving average of 'order_amount' for each customer, but only for those customers who have placed at least 5 orders. Which of the following SQL statements will correctly achieve this? (Assume the current date is '2024-01-01 ')

A. Option A
B. Option E
C. Option C
D. Option D
E. Option B

정답：B

설명：
Option E is the correct and most clear solution. It calculates the 3-month moving average, filters customers who have placed at least 5 orders, and leverages the power and clarity of Snowflake syntax. The QUALIFY clause effectively filters for customers with at least 5 orders. The 'RANGE BETWEEN INTERVAL '3 MONTH' PRECEDING AND CURRENT ROW accurately calculates the moving average over a 3- month window based on A, B and C calculate a simple moving average of the last 3 rows regardless of date, while D is syntactically invalid as HAVING cannot be used with window function in this way.

질문 # 142
You are tasked with cleaning a dataset containing customer addresses stored in a column named 'ADDRESS RAW'. The addresses are inconsistent, with varying formats, abbreviations, and missing information. You need to standardize the addresses by extracting key components (street address, city, state, zip code) and storing them in separate columns. Which of the following approaches would be MOST effective for this task, considering the complexity and volume of the data, and the need for maintainability?

A. Export the data to a data quality tool, perform address standardization and extraction, and then load the cleaned data back into Snowflake.
B. Use a series of regular expressions within SQL queries to parse the 'ADDRESS RAW' column and extract the components. Create separate columns for each component and update the table with the extracted values.
C. Employ Snowflake's built-in string functions (e.g., 'SPLIT, 'TRIM', 'UPPER) in a series of SQL queries to manually parse and standardize the addresses.
D. Develop a UDF (User-Defined Function) in Python that utilizes a dedicated address parsing library (e.g., 'usaddresS) to standardize and extract the address components. Call the UDF in a SQL query to update the table.
E. Create a view with regular expression to parse ADDRESS_RAW.

정답：D

설명：
Developing a UDF in Python with an address parsing library is the most effective solution. Address parsing libraries are specifically designed to handle the complexities and variations in address formats, providing more accurate and reliable results than manual parsing with regular expressions or string functions. While option A can work for simple cases, it's not scalable or maintainable for complex address formats. Data quality tools (option C) add complexity and cost. Option D is not robust enough for real-world address standardizatiom Option E do not store data on a column.

질문 # 143
How do constraints contribute to ensuring data integrity in Snowflake?

A. Constraints ensure data consistency and accuracy.
B. They limit data access for users.
C. Constraints enforce data uniqueness only.
D. Constraints solely control data deletion.

정답：A

설명：
Constraints in Snowflake ensure data consistency and accuracy, aiding in maintaining data integrity.

질문 # 144
When utilizing geospatial functions in Snowflake, what functionalities do these functions offer?
(Select all that apply)

A. Data encryption
B. Location-based data analysis
C. Geometric calculations
D. Spatial indexing

정답：B,C,D

설명：
Geospatial functions in Snowflake support geometric calculations, location-based analysis, and spatial indexing for geospatial data.

질문 # 145
......

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