ある通信会社は、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンのために、顧客の利用パターンに基づいてセグメント化したいと考えています。「CUSTOMER USAGE」というテーブルに、以下の列があります。「CUSTOMER ONT」、「DATA USAGE GB」（FLOAT）、「VOICE CALL MINUTES」（INT）、「INT」（INT）です。Snowflakeの機能または手法のうち、顧客セグメント化を実行し、明確な顧客クラスターを特定するのに最も適しているのはどれですか？

レポートやダッシュボードに視覚化を組み込むと、ビジネス用途の分析のためのデータの提示にどのように役立ちますか?

診断分析において、異常を特定する上で人口統計と関係性はどの程度重要ですか? (該当するものをすべて選択してください)

ある企業は、センサーデータをSnowflakeのREADINGSというテーブルに取り込み、列（VARCHAR）、列「reading_time」（TIMESTAMP NTZ）、列「raw_value」（VARCHAR）を保有しています。「raw_value」列には文字列として表される数値データが含まれていますが、数値以外の文字（例：「123.45」、「N/A」、「500」）が含まれる場合があります。過去1時間以内の各raw_valueの数値データの平均を、無効な読み取り値を除いて計算する必要があります。以下のSnowflake SQL文のうち、潜在的な変換エラーに対処し、有効なデータをフィルタリングしながら、この計算を正しく実行できるのはどれですか？

新しいマーケティング分析ダッシュボードに活用できるデータソースを特定するという課題があります。ダッシュボードでは、様々なタッチポイントにおける顧客行動に関するインサイトを提供する必要があります。検討すべき最も適切なデータソースはどれでしょうか？