MySQL のデータ分析機能を使用して高度なデータ分析を行う方法

MySQL のデータ分析機能を使って高度なデータ分析を行う方法

データ分析の分野では、MySQL は強力で使いやすいリレーショナル データベースとして、さまざまなデータ分析機能を備えています。高度なデータ分析。この記事では、MySQL のデータ分析機能を使用して高度なデータ分析を行う方法を、コード例を添付して紹介します。

1. 概要

データ分析関数は、MySQL が提供する一連の強力な組み込み関数であり、データに対して集計、並べ替え、ランキング、ウィンドウ計算などの操作を実行できます。これらの関数は、大規模なデータに対して効率的な計算と分析を実行して、データのパターンと傾向についての洞察を得るのに役立ちます。

2. よく使用されるデータ分析関数の概要

1. SUM: 列の合計を計算します。
2. AVG: 列の平均を計算します。
3. COUNT: 列内の行数をカウントします。
4. MAX: 列の最大値を計算します。
5. MIN: 列の最小値を計算します。
6. GROUP_CONCAT: 列の値を文字列に連結します。
7. RANK: 列のランキングを計算します。
8. ROW_NUMBER: 各行に一意の行番号を割り当てます。
9. LAG: 前の行の値を取得します。
10. LEAD: 次の行の値を取得します。
11. NTILE: ランキングによってデータを複数のグループに分割します。
12. SUM OVER: 列の累積合計を計算します。
13. AVG OVER: 列の累積平均を計算します。
14. ROWS BETWEEN: ウィンドウ関数のスコープを定義します。

#売上合計の計算
1. #

   SELECT SUM(sales) AS total_sales FROM orders;

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#平均注文金額の計算

SELECT AVG(order_amount) AS average_amount FROM orders;

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注文数量を数える

SELECT COUNT(*) AS total_orders FROM orders;

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最高注文金額と最低注文金額を見つける

SELECT MAX(order_amount) AS max_amount, MIN(order_amount) AS min_amount FROM orders;

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次の値を連結します特定の列を文字列に変換します

SELECT GROUP_CONCAT(product_name) AS products FROM products;

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列のランキングを計算します

SELECT product_name, sales, RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS ranking FROM products;

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各行に一意の行番号を割り当てます

SELECT product_name, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY product_id) AS row_number FROM products;

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前行と次行の値を取得

SELECT order_date, order_amount, LAG(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS previous_amount, LEAD(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS next_amount FROM orders;

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データをランキング順に 4 つのグループに分割します

SELECT product_name, sales, NTILE(4) OVER (ORDER BY sales DESC) AS quartile FROM products;

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列の累積を計算する Sum

SELECT order_date, order_amount, SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_sales FROM orders;

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列の累積平均を計算する

SELECT order_date, order_amount, AVG(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS average_sales FROM orders;

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ウィンドウの範囲を定義するfunction

SELECT order_date, order_amount, SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sales FROM orders;

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12. four 、概要

以上がMySQL のデータ分析機能を使用して高度なデータ分析を行う方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。