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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam 認定 DAA-C01 試験問題 (Q65-Q70):

質問 # 65
When handling Parquet files in Snowflake, what limitations or challenges might arise? (Select all that apply)

正解：B、C

解説：
Challenges include handling large Parquet files and querying nested Parquet structures, which might pose limitations or complexities when working with Parquet files in Snowflake.


質問 # 66
You have a Snowpipe configured to load CSV files from an AWS S3 bucket into a Snowflake table. The CSV files are compressed using GZIP. You've noticed that Snowpipe is occasionally failing with the error 'Incorrect number of columns in file'. This issue is intermittent and affects different files. Your team has confirmed that the source data schema should be consistent. What combination of actions provides the most likely and efficient solution to address this intermittent column count mismatch issue?

正解：A、D

解説：
Setting *ERROR ON COLUMN COUNT MISMATCH' to FALSE allows the pipe to continue without halting on such errors. However, this approach will leave behind bad records. Carriage return issues can occur, which affect the column count when ingesting data. If there are carriage return characters inside the CSV fields, this will be misinterpreted as delimiters. Option A might help if headers are present and consistent, but is less likely the root cause of an intermittent column count mismatch. Option C is unlikely to be a primary cause of column count issues as GZIP decompression is generally reliable. Option E is a workaround, but less efficient than correctly configuring the CSV parsing.


質問 # 67
A healthcare provider is investigating patient readmission rates within 30 days of discharge. They suspect a correlation between patient demographics (age, gender, location) and readmission. You have the following tables: 'PATIENTS': 'patient_id', 'age', 'gender' , 'zip_code' 'ADMISSIONS': 'admission_id' , 'patient_id' , 'admission_date', 'discharge_date' Which of the following approaches would be MOST effective to identify patient demographics significantly correlated with higher readmission rates within 30 days? (Select TWO)

正解：D、E

解説：
Options A and D are the most effective. A suggests using statistical tests (Chi-square) which can identify statistically significant differences in readmission rates across demographic groups. D proposes cohort analysis, enabling the tracking and visualization of readmission trends for different demographics over time, allowing for the identification of segments with consistently high readmission rates. Option B is not optimal as it jumps directly into complex modeling without initial EDA. Option C, while valid, doesn't handle categorical variables (gender, zip_code) well and might miss non-linear relationships. Option E, identifying high-frequency readmitters, is helpful but doesn't directly address the relationship with demographics.


質問 # 68
You're working with a large dataset containing website user activity, including 'session_id', 'user_id', 'timestamp', and 'page_view'. You suspect bot activity is skewing your engagement metrics. Bots tend to have very short session durations and high page view counts within those sessions. Which of the following Snowflake SQL queries, used in combination, would be MOST effective in identifying and flagging potential bot sessions, considering performance on a large dataset? Assume you have access to Snowflake's statistical functions.

正解：D

解説：
Option E is most effective because it identifies bot sessions based on two distinct criteria: unusually high page view counts AND unusually short session durations, which are characteristic of bots. By combining these two conditions with standard deviations, it reduces the likelihood of false positives. All other answer choices only check rate and not the count or session duration .


質問 # 69
Which Snowflake feature allows users to encapsulate a series of SQL statements into a reusable database object, facilitating modular code development?

正解：A

解説：
In Snowflake, a Stored Procedure is the primary object used for procedural logic and the encapsulation of multiple SQL statements. Unlike standard functions that are typically restricted to returning a single value or a table based on an input, Stored Procedures are designed to perform administrative tasks, wrap complex business logic, and execute a sequence of operations-such as DDL (Data Definition Language) and DML (Data Manipulation Language) commands-within a single callable object.
Modular code development is facilitated by Stored Procedures because they allow analysts and developers to write logic once and reuse it across various workflows. For example, a procedure can be written to truncate a staging table, call a COPY INTO command, and then execute several INSERT statements into a final fact table. This "wrapper" approach ensures consistency, as any change to the logic only needs to be updated in the procedure definition rather than in every script or task that uses it.
Evaluating the Options:
* Option B is incorrect because a Materialized View is a pre-computed result set used to improve query performance; it does not "encapsulate a series of statements" for procedural execution.
* Option C is incorrect because while User-Defined Functions (UDFs) provide reusability, they are generally intended for calculations or data transformations that return a result. They are much more restricted than procedures; for instance, a UDF cannot execute DDL commands like CREATE TABLE.
* Option D is incorrect because a Common Table Expression (CTE) is a temporary named result set defined within the execution scope of a single SELECT, INSERT, UPDATE, or DELETE statement. It is not a persistent database object and cannot be reused across different sessions or scripts.
* Option A is the correct answer. Snowflake Stored Procedures can be written in multiple languages (JavaScript, Snowflake Scripting/SQL, Python, Java, or Scala), providing the flexibility needed for sophisticated, modular automation in a data pipeline.


質問 # 70
......

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