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December 20, 2025

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam 認定 DAA-C01 試験問題 (Q146-Q151): 質問 # 146 You are analyzing the query execution plan of a complex data transformation pipeline in Snowflake. The plan shows a 'Remote Join' operation with high execution time. The two tables involved, 'CUSTOMER and 'ORDERS' , reside in different Snowflake accounts, and the join is performed on the 'CUSTOMER ID' column. Which of the following actions would MOST effectively optimize this query and reduce the 'Remote Join' execution time?

A. Ensure both 'CUSTOMER and 'ORDERS tables have the same clustering key, prioritizing 'CUSTOMER IDS. B. Increase the warehouse size of the account containing the 'ORDERS' table to improve its processing speed. C. Implement data filtering on the 'CUSTOMER table before the 'Remote Join' to reduce the amount of data transferred across accounts. Using temporary table can be used for this task. D. Create a materialized view in the ORDERS account that pre-aggregates the data needed for the join to reduce the data size sent over the network for remote join. E. Replicate the smaller table (either 'CUSTOMER or 'ORDERS, based on size) to the same Snowflake account as the larger table to eliminate the remote join. 正解：C、E

解説： Options B and C are the most effective. B eliminates the need for a remote join altogether, and C reduces the amount of data transferred during the remote join. Clustering keys (A) don't directly affect remote joins in the same way they affect local joins. Increasing warehouse size (D) can improve performance but doesn't address the fundamental issue of the remote join data transfer. Option E can help if the aggregated data fulfills the query's requirement and reduces significant data transfer, so it might be partially correct, but replicating data or filtering before joining is optimal in most cases.

質問 # 147 When employing different data models (e.g., dimensional, Data Vault) in Snowflake, how does Data Vault modeling address complexities in data integration and changes?

A. Data Vault models simplify data integration and adapt well to changes B. Data Vault models restrict data access to specific user roles C. Data Vault models enhance data transformation capabilities D. Data Vault models offer limited scalability and flexibility 正解：A

解説： Data Vault models simplify data integration and adapt well to changes, providing advantages in handling complexities and evolutions in data structures.

質問 # 148 Consider a 'customerorders' table with 'customerid' , 'orderdate', and 'orderamount'. You need to identify customers who have placed orders consistently over the last 3 months, specifically, you need to find customers who have placed an order in each of the last 3 months (including the current month). Assume the current date is '2024-01-15'. Which of the following query snippets, when incorporated into a complete query, would be most efficient and accurate for identifying these customers?

A. B. C. D. E. 正解：A

解説： Option E is the most precise and efficient. It explicitly checks if a customer has an order in each of the three specific months (November, December, January). It does this by truncating the 'orderdate' to the beginning of the month using 'DATE TRUNC('MONTH', orderdatey and then comparing against the truncated values for the last three months calculated using 'DATEADD. The 'SUM' will only be equal to 3 if the customer has at least one order in each of those months. Option A calculates the number of distinct months for each customer but doesn't guarantee they are the last 3 months. Option B checks if the customer has placed at least 3 orders in the last 3 months, but it might be that all 3 orders are in a single month. Option C doesn't count distinct months. Option D only returns 1 if the customer has placed an order in the last 3 months. It does not guarantee the customer placed an order in all the past 3 months.

質問 # 149 How does enriching data through Snowflake Marketplace benefit data analysis? (Select all that apply)

A. Increases data redundancy B. Expands data sources for correlation C. Supports better data normalization D. Facilitates better data quality 正解：B、D

解説： Enriching data through the marketplace expands data sources for correlation and enhances overall data quality.

質問 # 150 An e-commerce company suspects that website performance issues (slow loading times) are negatively impacting conversion rates, particularly for mobile users in specific geographic regions. You have access to the following Snowflake tables: 'WEB SESSIONS' 'sessionid', , 'devicetype', 'location' , , 'sessionstarttime' 'TRANSACTIONS': 'transactionid' , 'sessionid', Which SQL query is the MOST appropriate for quantifying the relationship between page load time and conversion rate, specifically for mobile users in the 'California' location?

A. Option B B. Option E C. Option C D. Option A E. Option D 正解：C

解説： Option C is the most appropriate. It groups page load times into bins (using 'NTILE), allowing you to see how conversion rate changes across different ranges of page load times. This is much more informative than a single average (Option A). Option B provides the conversion rate for each distinct , which is likely to be very granular and difficult to interpret. Option D calculates the correlation coefficient, which is useful but doesn't provide the detailed view of conversion rate across different page load time ranges offered by option C. Option E just groups the time based on User ld, which is useless.

質問 # 151 ......

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