SELECT sezon, SUM(liczba_dn) FROM rezerwacje GROUP BY sezon;
dla przedstawionej tabeli rezerwacje jest:
id_pok
liczba_dn
sezon
1
10
lato
2
4
zima
1
5
lato
2
6
zima
1
5
lato
3
9
zima
1
8
zima
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Wykonana kwerenda SQL agreguje dane z tabeli rezerwacje, grupując je według sezonu i sumując liczbę dni (liczba_dn) dla każdego sezonu. W tabeli znajdują się rekordy związane z sezonami letnim i zimowym. Analizując dane, dla sezonu letniego mamy trzy wpisy: 10 dni, 5 dni oraz 5 dni, co łącznie daje 20 dni. Dla sezonu zimowego mamy cztery wpisy: 4 dni, 6 dni, 9 dni oraz 8 dni, co po zsumowaniu daje 27 dni. Odpowiedź numer 2 jest zatem poprawna, ponieważ przedstawia poprawne sumy dla sezonów. Praktyczne zastosowanie takiej kwerendy może obejmować analizowanie sezonowości rezerwacji w hotelach, co wspiera procesy decyzyjne w zakresie zarządzania zasobami i planowania promocji. Zgodność z dobrymi praktykami w SQL wymaga znajomości funkcji agregujących, takich jak SUM, oraz umiejętności grupowania danych, co jest kluczowe w analizie danych w różnych dziedzinach biznesowych.
Analiza błędnych odpowiedzi wskazuje na niezrozumienie zasad działania kwerend SQL, szczególnie w kontekście zagregowanych wyników. Odpowiedź sugerująca lato 3, zima 4, 6, 9, 8 jest niepoprawna, ponieważ nie sumuje dni, a jedynie przedstawia liczby, które są w rzeczywistości liczbą dni w sezonach. Może to wynikać z błędnej interpretacji funkcji GROUP BY, która ma na celu zebranie wyników w grupy przed zastosowaniem funkcji agregujących. Kolejna odpowiedź myli pojęcie grupowania i agregacji, podając szczegółowe wartości bez ich sumowania, co nie jest zgodne z logiką kwerendy. W SQL, funkcja SUM nie jest używana do wyodrębnienia poszczególnych wartości, ale do obliczenia ich łącznej wartości w ramach grupy. Ostatnia niepoprawna odpowiedź, która z kolei podaje poszczególne dni rezerwacji dla obu sezonów, również nie spełnia wymogu zsumowania danych. Podobnie jak w poprzednich przypadkach, brak zrozumienia, jak działają agregacje w SQL, prowadzi do wniosków, które są niezgodne z pojęciem zorganizowanej analizy danych. Dlatego niezwykle ważne jest, aby przy pracy z danymi zrozumieć, jak funkcje agregujące wpływają na zbieranie informacji oraz w jaki sposób odpowiednie grupowanie i przetwarzanie danych może dostarczyć użytecznych informacji dla różnych analiz biznesowych.