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Snowflake DAA-C01専門トレーリング、DAA-C01テストサンプル問題

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam 認定 DAA-C01 試験問題 (Q78-Q83):

質問 # 78
Identifying demographics and relationships in a dataset is crucial for:

A. Data modeling
B. Database normalization
C. Data cleaning
D. Error handling

正解：A

質問 # 79
What role does operationalizing data play in maintaining reports and dashboards for business requirements?

A. It limits the usability of reports by narrowing down access.
B. Operationalizing data ensures consistent and efficient usage.
C. It restricts data updates, affecting dashboard accuracy.
D. Operationalizing data complicates dashboard management.

正解：B

解説：
Operationalizing data ensures consistent and efficient usage of reports and dashboards.

質問 # 80
You are tasked with migrating data from an existing relational database to Snowflake. The database contains a 'Customers' table (CustomerlD, Name, City, State) and an 'OrderS table (OrderlD, CustomerlD, OrderDate, TotalAmount). A critical requirement is to maintain data integrity and quickly identify any orphaned records after the initial load. Which approach provides the MOST efficient and robust method to identify orphaned 'Orders' (orders where the CustomerlD does not exist in the 'Customers' table) in Snowflake, considering large data volumes and performance?

A. Perform a full outer join between 'Customers' and 'Orders' tables and filter for records where 'Customers.CustomerlD' is NULL. Use a 'NOT EXISTS' subquery:
B. SELECT OrderlD FROM Orders WHERE NOT EXISTS (SELECT I FROM Customers WHERE Customers. CustomerID = Orders. CustomerID);
C. Use a 'LEFT OUTER JOIN' between 'OrderS and 'Customers' tables and filter for records where 'Customers.CustomerlD is NULL.
D. Load the 'Customers' table into a temporary stage, then use a stored procedure with iterative cursor-based logic to compare each 'OrderlD' against the staged customer data.
E. Load 'Customers' and 'Orders' to separate Snowflake tables. Then using a UDF, implement a fuzzy match using Levenshtein distance between 'Orders.CustomerlD and 'Customers.CustomerlD , identifying potential mismatches for manual review.

正解：C

解説：
A 'LEFT OUTER JOIN' (or 'LEFT JOIN') is the most efficient and direct method for identifying orphaned records in the 'Orders' table. By joining 'Orders' to 'Customers' on 'CustomerlD, and then filtering for records where 'Customers.CustomerlD' is NULL, you directly isolate the orders with no corresponding customer. 'NOT EXISTS' (option B) can also work, but it is often less performant than a left join with a NULL check, especially with large datasets. A full outer join (option A) would show both orphaned orders and orphaned customers, which isn't the specific goal. Using a stored procedure with a cursor (option D) is highly inefficient and not scalable. The UDF fuzzy match approach (option E) is unnecessarily complex and not designed for direct identification of orphaned foreign keys.

質問 # 81
In data presentations for business use analyses, why is identifying patterns and trends crucial?

A. Patterns and trends have minimal impact on business use analyses.
B. Recognizing patterns and trends restricts data exploration.
C. It complicates data analysis, hindering decision-making.
D. Identifying patterns and trends aids in insightful analyses.

正解：D

解説：
Identifying patterns and trends aids in insightful analyses in business use scenarios.

質問 # 82
Which of the following is a key step in data preparation?

A. Model deployment
B. Algorithm selection
C. Data normalization
D. Visual analysis

正解：C

質問 # 83
......

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