Перевірка обчислених підсумків у запиті шляхом звірки, чи відповідає зафіксована загальна сума очікуваному значенню на основі кількості та ціни за одиницю. Основна увага приділяється виявленню некоректних записів шляхом повторного обчислення очікуваної суми та фільтрації невідповідностей. Кінцева мета — повернути лише ті рядки, у яких збережена сума є неправильною, що допомагає забезпечити точність даних у транзакційних наборах даних.

Очікується, що запит поверне **три конкретні рядки**, які представляють записи з некоректно узгодженими підсумками.


Основна логіка перевірки:

$$
\text{Quantity} × \text{Unit Price} = \text{Correct Total}
$$

Порівняйте це обчислене значення з наявною колонкою **Total Amount**.


Створюється **нова обчислювана колонка**, яка відображає правильний підсумок (кількість, помножена на ціну за одиницю). Це робить порівняння явним і зрозумілим.


Далі запит фільтрує результати, щоб включити лише ті рядки, де:

$$
\text{Total Amount} ≠ \text{Quantity} × \text{Unit Price}
$$

Такий підхід дозволяє:

- Виявляти некоректні або непослідовні транзакційні записи;
- Відлагоджувати проблеми з ціноутворенням або введенням даних;
- Перевіряти бізнес-логіку безпосередньо в SQL, а не зовнішніми засобами.

Завдання полягає не в агрегуванні, а у перевірці на рівні рядків, щоб кожна транзакція була внутрішньо узгодженою.



Занурення в основи платформи BigQuery та трансформація підходу до роботи з хмарними даними. Оволодіння навичками навігації консоллю, управління проєктами та оптимізації витрат на запити. Практичний досвід роботи з особливостями BigQuery, такими як операції з масивами, географічні дані та функції дат. Вивчення передових методів оптимізації та особливостей побудови моделей машинного навчання безпосередньо у сховищі за допомогою BigQuery ML.

Отримайте ґрунтовне розуміння середовища BigQuery, яке відрізняється від традиційних баз даних. Навчіться орієнтуватися в консолі, керувати проєктами та наборами даних, а також ефективно аналізувати витрати. Сформуйте впевненість у налаштуванні робочого простору для ефективного аналізу даних.

Ознайомтеся з основами рушія запитів для ефективного отримання даних. Опануйте техніки вибору даних та навчіться аналізувати окремі метрики продукту. Дізнайтеся про особливості продуктивності та методи тестування запитів для забезпечення швидкого й точного аналізу.

Поглиблене вивчення унікальних типів даних BigQuery. Робота зі складними операціями над масивами та обробка функцій дати й часу. Дослідження географічних можливостей для вирішення задач, пов’язаних із розташуванням, таких як обчислення відстаней між містами.

Оптимізація робочого процесу шляхом керування великими таблицями та підвищення продуктивності запитів. Вивчення ефективних методів обробки помилок для швидкого усунення проблем. Оволодіння навичками підтримки високопродуктивного середовища баз даних.

Застосовуйте набуті знання у реальних сценаріях. Дізнайтеся, як створювати комплексні звіти та інтегрувати BigQuery із зовнішніми інструментами. Перетворюйте необроблені дані на практичні бізнес-інсайти за допомогою прикладних методів та стратегій звітування.

Занурення в основи BigQuery ML. Ознайомлення зі створенням і виконанням моделей машинного навчання за допомогою стандартного SQL без переміщення даних. Практичний досвід роботи з моделями для прогнозування результатів безпосередньо на платформі.

Виклик: Тестування Запитів