Snowflakeで、「TRANSACTIONS」という大きなテーブル内の重複レコードを識別するデータ品質プロセスを開発しています。行を効率的に比較し、重複を検出するために、複数のキー列（「transaction_id」、「customer_id」、「amount」）に基づいて各行のハッシュ値を生成する必要があります。ただし、これらの列の一部にはNULL値が含まれる可能性があり、ハッシュ生成中に一貫性のある処理が必要です。Snowflakeのシステム関数を利用する以下のアプローチのうち、キー列の一部にNULL値が含まれている場合でも、重複行に対して一貫性のあるハッシュ値を最も確実に生成できるのはどれですか？（2つ選択してください）

eコマースプラットフォームの日々の売上実績を監視するためのSnowsightダッシュボードを作成するという課題があります。売上データは「SALES_DATR」というテーブルに保存されており、列は「SALE_DATE」（DATE）、「PRODUCT_ID」（ONT）、「SALES AMOUNT」（FLOAT）、「CUSTOMER REGION」（VARCHAR）です。過去30日間の各日の合計売上額を示すトレンドラインチャートと、合計売上額上位5地域を示す表を表示する必要があります。Snowsightでこれを実現するには、以下のどの手順が最も効率的ですか？（2つ選択してください）

データアナリストは、Snowflakeに接続したTableauでダッシュボードを作成しています。ダッシュボードには、前四半期の各製品カテゴリーの平均注文額（AOV）を表示する必要があります。Snowflakeのテーブル「ORDERS」には、「ORDER ID」、「ORDER DATE」、「PRODUCT CATEGORY」、「ORDER VALUE」の列が含まれています。アナリストは、SnowflakeからTableauへのデータ転送を最小限に抑え、ダッシュボードのパフォーマンスを最適化したいと考えています。以下のアプローチのうち、最も効率的なものはどれですか？

ある小売企業は、異なる店舗の立地や製品カテゴリーにおけるプロモーションキャンペーンと売上増加の関係を理解し​​たいと考えています。以下のSnowflakeテーブルがあります。「SALES」: 「transaction id」、「store id」、「product_category」、「sale date」、「sale_amount」、「PROMOTIONS」: 「promotion id」、「store id」、「product category」、「promotion start date」、「promotion_end_date」、「discount_percentage」。店舗の立地や製品カテゴリーによる潜在的なばらつきを考慮し、特定のプロモーションキャンペーンが一貫して統計的に有意な売上増加をもたらしているかどうかを判断するのに最も効果的な分析手法と対応するSQLクエリはどれでしょうか？プロモーション期間中の売上と、プロモーション前のコントロール期間の売上を比較するとします。(2つ選択してください)

Snowflakeのクリックストリームデータを操作しています。このデータは「」というテーブルに保存されています。このテーブルには、(INTEGER)、「user_id」(INTEGER)、「TIMESTAMP NTZ」、「event_type」(VARCHAR、例:「page_view」、「button_click」)、「session_id」(VARCHAR)という列があります。セッションとは、単一のユーザーによる一連のイベントで、イベント間隔が30分以内であるものと定義されます。各セッションの継続時間を秒単位で計算する必要があります。次のSQLクエリのうち、Snowflakeで実行した場合に各セッションの継続時間を正しく計算できるものはどれですか？