SELECT model FROM samochody WHERE rocznik > 2017 AND marka = "opel";
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Poprawna odpowiedź to 'zafira', ponieważ zapytanie SQL odnosi się do modelu samochodu marki 'opel', którego rocznik jest większy niż 2017. Z analizy danych w tabeli wynika, że tylko model 'opel zafira' (z rocznika 2018) spełnia te warunki. Odpowiedzi 'opel zafira', 'zafira; insignia', 'opel zafira; opel insignia' zawierają dodatkowe informacje, które nie są zgodne z wymaganiami zapytania. Dobrym przykładem zastosowania takiej analizy jest filtrowanie danych w bazach danych, co jest kluczowym procesem w zarządzaniu informacjami. Efektywne posługiwanie się zapytaniami SQL to umiejętność istotna w pracy każdego analityka danych, programisty, czy specjalisty w zakresie baz danych, ponieważ pozwala na wyciąganie precyzyjnych informacji zgodnych z wymaganiami biznesowymi.
Wszystkie niepoprawne odpowiedzi zawierają błędy związane z interpretacją wyników zapytania SQL. Odpowiedź 'opel zafira' jest niepoprawna, ponieważ zapytanie nie zwraca modelu w formie złożonej, a jedynie oczekuje nazwy modelu. Podobnie, odpowiedzi 'zafira; insignia' oraz 'opel zafira; opel insignia' sugerują, że obie te nazwy są zwracane przez zapytanie, co jest błędne. W rzeczywistości, zapytanie filtruje dane tak, że tylko jeden model – 'zafira' – jest odpowiedzią na podane warunki. Przykłady takich błędnych założeń często wynikają z niepełnego zrozumienia działania operatorów w zapytaniach SQL oraz ich wpływu na wyniki. Analizując odpowiedzi, należy zwracać uwagę na precyzyjność zapytań oraz na zastosowanie odpowiednich warunków filtrujących, aby uniknąć błędnych wniosków. W praktyce, dobre zrozumienie działania SQL i umiejętność właściwego formułowania zapytań to kluczowe umiejętności w każdej pracy związanej z danymi, co podkreśla znaczenie dokładności i staranności w tym obszarze. Każdy analityk danych powinien dążyć do mistrzostwa w tej dziedzinie, aby skutecznie wspierać podejmowanie decyzji na podstawie danych.