選択肢Cが正解です。データボールトモデリングでは、ハブはコアビジネスエンティティを表し、サテライトは記述属性と履歴属性を格納し、リンクはハブ間の関係を表します。したがって、ビジネスエンティティ間の多対多の関係はリンクテーブルによって表現されます。Databricks Data Analyst Associate Exam Guideには、Databricks SQLを使用したデータモデリングの一部としてデータボールトスキーマが含まれており、Databricksのデータボールトガイダンスでは、リンクがハブエンティティ間の関係を表すことが説明されています。参照：Databricks Data Analyst Associate Exam GuideおよびDatabricks Data Vaultガイダンス。

平均値は、外れ値と呼ばれる極端な値に影響を受けやすく、データの真の中心から大きくずれてしまう可能性があります。一方、中央値は中心傾向の指標であり、データが順序付けられているときに中央値のみを考慮するため、このような外れ値の影響を受けません。したがって、変数に多くの極端な外れ値が含まれている場合、平均値と中央値の間には大きな差が生じます。Databricksのデータ分析資料によると、これはレポート作成のための要約統計量を選択する際の基本的な概念です。

サーバーレス SQL エンドポイントは、クエリを実行するために専用のクラスタを必要としないタイプの SQL エンドポイントです。代わりに、需要に応じて自動的にスケールアップ/スケールダウンできる共有リソース プールを使用します。つまり、サーバーレス SQL エンドポイントは、クラスタを使用する SQL エンドポイントよりもはるかに高速に起動でき、使用したリソースに対してのみ料金を支払うことでコストを削減できます。サーバーレス SQL エンドポイントは、アドホック クエリや探索的分析に適していますが、クラスタを使用する SQL エンドポイントと同等のパフォーマンスと分離性は提供しない場合があります。したがって、データ アナリストは、サーバーレス SQL エンドポイントとクラスタを使用する SQL エンドポイントを選択する際に、速度、コスト、品質のトレードオフを考慮する必要があります。参照: Databricks SQL エンドポイント、サーバーレス SQL エンドポイント、SQL エンドポイント クラスタ

顧客ごとの注文数を取得するには、顧客テーブルと注文テーブルをcustomer_idで結合し、order_idをカウントし、結果をcustomer_nameでグループ化する必要があります。Databricks SQLドキュメントに記載されている正しいSQL構文は、選択した顧客フィールドでGROUP BYを使用し、集計にCOUNTを使用することです。オプションAのみがこれを正しく実行し、他のオプションには構文エラーやフィールド名の誤りがあります。