DAA-C01テスト内容 & DAA-C01試験概要

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam 認定 DAA-C01 試験問題 (Q47-Q52):

質問 # 47
A marketing team wants to understand the impact of their campaigns on website traffic and conversions. You have the following tables in Snowflake: sCAMPAlGN PERFORMANCE: 'CAMPAIGN ONT), (DATE), 'CLICKS' (INT), 'IMPRESSIONS' (INT), 'COST (NUMBER) 'DATE' (DATE), 'PAGE_VIEWS' ONT), (INT) 'CONVERSIONS' 'DATE (DATE), ONT), (NUMBER) Which SQL query and visualization technique would be most suitable for identifying the correlation between campaign spend and website conversions over time, allowing the team to quickly identify campaigns with a high return on investment (ROI)?

正解：C

解説：
Option D is the most effective. A line chart plotting cost, unique visitors, and conversion count over time allows for visual identification of trends and correlations. Displaying ROI on the same chart provides a direct measure of campaign effectiveness. The CTE helps organize the ROI calculation. Option B, while useful, doesn't explicitly show the temporal relationship. Options A and C offer limited insights into ROI. Exporting and using Excel (E) is not scalable or efficient for dynamic analysis.


質問 # 48
What is the primary benefit of connecting BI tools to Snowflake for dashboard creation?

正解：D

解説：
Connecting BI tools to Snowflake enables seamless integration and data visualization in dashboard creation.


質問 # 49
You are tasked with building a near real-time data pipeline that ingests streaming data from Kafka into Snowflake. The data is semi- structured JSON. The goal is to transform and load only records with a 'status' field equal to 'active' into a table named 'ACTIVE RECORDS'. Which approach provides the most efficient and scalable solution, minimizing latency and Snowflake resource consumption?

正解：A

解説：
Snowpipe with a transformation in the COPY INTO statement offers the most efficient and scalable near real-time data ingestion solution. This approach allows filtering during the load process, avoiding the need to load all data and then filter later. Option A involves a scheduled task, which introduces latency. Option C's external table + stream approach is generally slower for continuous ingest. Option D adds the overhead and cost of a 3rd party ETL tool, while Option E's materialized view would work, it isn't the most efficient approach for the initial data filtering.


質問 # 50
A retail company wants to understand the relationship between promotional campaigns and sales uplift across different store locations and product categories. You have the following Snowflake tables: 'SALES': 'transaction id', 'store id', 'product_category', 'sale date', 'sale_amount' 'PROMOTIONS': 'promotion id', 'store id', 'product category', 'promotion start date', promotion_end_date', 'discount_percentage' Which analytical approach and corresponding SQL query would be MOST effective in determining if specific promotional campaigns consistently result in a statistically significant sales uplift, considering potential variations across different store locations and product categories? Assume you want to compare sales during the promotion period to a control period (before the promotion). (Select TWO)

正解：B、E

解説：
Options A and C are the most effective. Option A utilizes t-tests to assess the statistical significance of sales during promotion periods versus the overall average. Combining statistical analysis with Snowflake data extraction provides insightful results. Option C proposes the Difference-in-Differences (DID) approach which is very effective. It uses a control group to account for external factors that may have also influenced sales. Comparing treated (promotion stores) and controlled store to find the diff in diff provides statistically significant evidence. Options B and E are less rigorous. B doesn't account for important fixed effects and E doesn't consider seasonality and confounding factors. Option D suggests an AIB test which is not practical as sales can not be assigned randomly during a promotion.


質問 # 51
You're working with a Snowflake database containing sales transaction data'. The 'SALES' table includes columns 'transaction id' , product id', 'customer id', 'transaction_date', and 'sales amount'. The Bl team needs to analyze sales trends, identify top-selling products, and segment customers based on their purchase behavior. They also need to support ad-hoc queries with various filtering and aggregation criteria'. The data volume is significant, and query performance is a key concern. Consider the following Snowflake table definition (simplified):

Which of the following SQL queries, combined with appropriate data modeling techniques, will provide the BEST performance for analyzing monthly sales trends by product category, assuming a separate 'PRODUCTS table exists with 'product_id' and 'category' columns?

正解：E

解説：
Option B provides the best performance because it uses a materialized view to pre- compute the monthly sales trends by product category. Subsequent queries to the materialized view will be significantly faster than re-calculating the aggregation each time. Option A performs the join and aggregation every time the query is executed. Option C uses a correlated subquery, which is generally less performant than a join. Option D uses , which might provide the same result but doesn't address the performance issue of recalculating the aggregation every time. Option E uses a temporary table which is unncessary because a materialized view can be created directly from the SALES and PRODUCTS table.


質問 # 52
......

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