Gestion des données de la série chronologique SQL

Les techniques clés pour le traitement des données chronologiques incluent le regroupement des statistiques par le temps, l'alignement de remplissage des valeurs manquantes, la différence et les calculs de croissance et les prédictions simples. 1. Les statistiques de groupe par le temps peuvent être obtenues en utilisant des fonctions telles que date_trunc, date_format, etc. en combinaison avec groupe par; 2. L'alignement et le remplissage des valeurs manquantes peuvent être utilisés pour générer une plage de temps complète et se connecter à gauche aux données d'origine, et en utilisant Coalesce pour remplir les valeurs vides; 3. Le calcul de la différence utilise la fonction LAG () ou lead (), et combinée avec des coalesce pour traiter les lignes initiales; 4. Une prédiction simple peut être utilisée pour déplacer une interpolation moyenne ou linéaire, et des modèles complexes sont recommandés pour combiner Python ou R.

Les données de séries chronologiques de traitement sont une tâche très courante dans SQL, en particulier dans des scénarios tels que les journaux, le comportement des utilisateurs et les données financières. La maîtrise des conseils de base mais pratiques peut vous rendre plus efficace et précis lors du traitement des données de séries chronologiques.

Statistiques de groupe par le temps

L'une des opérations les plus élémentaires de l'analyse des séries chronologiques est de regrouper les statistiques par des unités temporelles (comme les heures, les jours, les semaines et les mois). Par exemple, compter les ventes quotidiennes, les visites horaires, etc.

Vous pouvez utiliser des fonctions telles que DATE_TRUNC (PostgreSQL), DATE_FORMAT (MySQL) ou CONVERT (SQL Server) en unités de temps d'interception:

 - PostgreSQL Exemple Sélectionner Date_trunc ('Day', Created_at) As Day, Count (*) comme Total_users
Des utilisateurs
Groupe par jour
Commande par jour;

Les conseils courants comprennent:

• Utilisez EXTRACT pour extraire des informations telles que l'année, le mois, le jour, l'heure, etc.
• Combiné avec GENERATE_SERIES ou Tableau de dimension de date, complétez la période sans données
• Faites attention aux problèmes de fuseau horaire et assurez-vous que les champs de temps sont unifiés

Alignement des séries chronologiques et remplissage des valeurs manquantes

En analyse réelle, vous pouvez rencontrer des situations où il n'y a pas de données pendant certaines périodes, comme aucune commande un jour, mais vous souhaitez afficher 0 dans les résultats. Pour le moment, il est nécessaire de "aligner" et de "remplir" la série chronologique.

Une pratique courante consiste à créer une plage de temps complète, puis à faire une jointure gauche (jointure de gauche) avec les données d'origine, puis à remplir les valeurs vides avec COALESCE :

 - prendre PostgreSQL comme exemple pour générer la dernière date de 7 jours avec Date_series comme (
  Sélectionnez Generate_Series (
    Current_Date - Interval «6 jours»,
    Current_date,
    '1 jour'
  ) :: date comme le jour
)
Sélectionnez D.day, Coalesce (Count (U.ID), 0) comme Total_users
À partir de date_series ds
Gauche jointer les utilisateurs u sur dsday = u.created_at :: date
Groupe par D.Day
Ordre par D.day;

Cette technique peut éviter les défauts du graphique et convient à la présentation visuelle ou à l'analyse des tendances.

Différence de séries chronologiques et calcul de la croissance

Lors de l'analyse des indicateurs tels que la croissance des utilisateurs, les ventes par mois, les changements de clics, etc., il est souvent nécessaire de calculer la valeur de changement des points temporels adjacents, tels que "combien il a augmenté aujourd'hui qu'hier".

Cela peut être réalisé via des fonctions de fenêtre dans SQL:

 SÉLECTIONNER
  jour,
  Total_sales,
  LAG (TOTAL_SALES, 1) Over (Order by Day) As prev_day_sales,
  Total_sales - LAG (Total_sales, 1) sur (ordre par jour) comme diff
De Daily_Sales;

Les points clés comprennent:

• Utilisez LAG() ou LEAD() pour obtenir la valeur de la ligne précédente ou suivante
• Il peut être calculé séparément en fonction de différentes dimensions (telles que la région et la catégorie de produit) en combinaison avec PARTITION BY
• Faites attention à la manipulation de la ligne initiale (pas de valeur précédente) et utilisez COALESCE pour définir la valeur par défaut

Prédiction des séries chronologiques (méthode simple)

Bien que SQL ne soit pas un outil spécifiquement pour la prédiction, vous pouvez faire des prédictions de tendance simples, telles que l'interpolation linéaire ou la moyenne mobile.

Par exemple, utilisez des moyennes mobiles pour lisser les fluctuations:

 SÉLECTIONNER
  jour,
  Avg (total_sales) sur (
    Commander par jour
    Lignes entre 6 rangées précédentes et ligne actuelle
  ) Comme mobile_avg_7d
De Daily_Sales;

Si vous avez besoin de modèles de prédiction plus complexes, il est recommandé de combiner Python ou R pour la modélisation, mais SQL peut toujours être utilisé pour la préparation des données et le prétraitement.

Fondamentalement, c'est tout. Le cœur du traitement des données de séries chronologiques est de comprendre la structure de la dimension temporelle et d'utiliser de manière flexible les fonctions de fenêtre, les fonctions temporelles et les techniques de connexion. Bien que cela ne semble pas compliqué, de nombreux détails sont facilement négligés, en particulier en termes d'alignement de temps, de traitement de la valeur manquante et de calcul des tendances.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!