DAA-C01最新な問題集、DAA-C01過去問題

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DAA-C01過去問題 & DAA-C01基礎訓練

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam 認定 DAA-C01 試験問題 (Q13-Q18):

質問 # 13
When working with semi-structured data in Snowflake, how do built-in functions for traversing, flattening, and nesting aid in data manipulation?

正解：D

解説：
Built-in functions for semi-structured data in Snowflake simplify handling complex and nested structures, making data manipulation more manageable and enhancing flexibility in data transformation.


質問 # 14
You are building a Data Vault model in Snowflake. You have identified a Hub for Customers, a Link table relating Customers to Addresses, and several Satellite tables storing descriptive attributes of both Customers and Addresses. A new business requirement emerges: you need to efficiently query the model to find all Customers who have lived at the same Address as another Customer at any point in time. Which of the following approaches is MOST efficient and scalable for implementing this query in Snowflake, without significantly impacting the Data Vault's core principles?

正解：B

解説：
A materialized view is the most efficient and scalable option. It pre-computes the result, making subsequent queries very fast. Creating a new Link table within the Data Vault would violate its principle of representing facts as they occur. Search optimization service can help, but might not be as efficient as a pre-computed result. A stored procedure iterating through all records is highly inefficient. Adding an array to a Satellite table will cause potential data integrity issues and performance bottlenecks as the array grows, while also deviating from the data vault principles.


質問 # 15
When performing forecasting, which factors are essential for accurate predictions? (Select all that apply)

正解：A、D

解説：
Incorporating statistical methods and considering trends/anomalies are crucial for accurate predictions in forecasting.


質問 # 16
What role do secure views play in data analysis practices?

正解：B

解説：
Secure views enhance data security by allowing selective data access while benefiting analysis.


質問 # 17
A Data Analyst needs to add address details based on a customer's latitude and longitude to a customer sales database. The Analyst found a free Worldwide Address Data listing on the Snowflake Marketplace. The ACCOUNTADMIN placed the data set into a new database called ADDRESS_DATA. The Data Analyst needs to join the ADDRESS_DATA.OPENADDRESS table with the ORDERS table which is stored in the GLOBAL_DWH database. The combined data set needs to be created as a view. How can this be achieved?

正解：D

解説：
This scenario highlights the rules governing Shared Databases and Cross-Database Joins in Snowflake.
When a user acquires data from the Snowflake Marketplace, it arrives in their account as a "Shared Database." A critical restriction of shared databases is that they are read-only. Users (including Data Analysts and even AccountAdmins) cannot create new objects-such as tables, schemas, or views-directly inside a database created from a share. Therefore, Options A, C, and D are architecturally impossible because they all involve trying to write a new view into the ADDRESS_DATA database.
To combine the shared data with internal data (like the ORDERS table in GLOBAL_DWH), the Analyst must create the view in a database where they have CREATE VIEW privileges and that is writeable. Since GLOBAL_DWH is an internal database owned by the organization, it is the appropriate location to host the logic that joins local data with external enrichment data.
Evaluating the Options:
* Option A and C are incorrect because you cannot create objects in a database created from a share.
* Option D is incorrect because while IMPORTED_PRIVILEGES are necessary to view the data, they do not grant the ability to create objects within the share.
* Option B is the 100% correct answer. By creating the view in the GLOBAL_DWH database (or any other local, non-shared database), the Analyst can successfully reference ADDRESS_DATA.
OPENADDRESS and GLOBAL_DWH.PUBLIC.ORDERS in a single SQL statement, effectively creating an enriched data layer for the organization.


質問 # 18
......

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