SQL의 히스토그램 시각화를 위해 데이터를 의미 있는 저장소로 그룹화하려면 어떻게 해야 합니까?

최적의 히스토그램 빈 크기 결정

데이터 분석에서 히스토그램은 데이터 분포를 시각적으로 나타내는 유용한 도구입니다. 스크립팅 언어를 사용하여 히스토그램을 생성하는 것이 가능하지만 이 프로세스를 SQL 내에서 직접 수행할 수 있습니까? 대답은 '예'입니다. 다음 질문은 이 주제에 대해 자세히 설명합니다.

주요 과제는 히스토그램 저장소의 크기를 정의하는 것입니다. 대부분의 경우 목표는 데이터를 미리 정의된 범위로 그룹화하여 보다 유익하고 포괄적인 표현을 얻는 것입니다. 제시된 질문은 "total"이라는 정수 열을 기준으로 데이터를 그룹화하는 SQL 쿼리를 제공하지만 결과 행이 너무 많아 분포를 시각화하기 어렵다는 점도 지적합니다.

해결책은 데이터를 버킷팅하는 데 있습니다. 더 큰 쓰레기통에. 이를 달성하기 위해 원본 SQL 쿼리를 수정할 수 있습니다.

<code class="sql">SELECT ROUND(total, -2) AS bucket,
       COUNT(*) AS count
FROM faults
GROUP BY bucket;</code>

ROUND 함수는 음수 인수를 사용하여 "전체" 값을 가장 가까운 미리 정의된 간격으로 반올림합니다. 이 경우 간격은 -2로 설정됩니다. 즉, 가장 가까운 100(-2)으로 반올림됩니다. 이렇게 하면 [0-99], [100-199] 등의 범위를 갖는 구간이 생성됩니다.

"버킷" 열을 기준으로 데이터를 그룹화하면 각 간격 내에 속하는 값의 개수가 효과적으로 결합되어 결과적으로 더욱 간결하고 의미 있는 히스토그램. 출력은 질문에 제공된 예와 유사합니다.

+------------+---------------+
| total      | count(total)  |
+------------+---------------+
|    30 - 40 |            23 | 
|    40 - 50 |            15 | 
|    50 - 60 |            51 | 
|    60 - 70 |            45 | 
------------------------------

이 기술은 숫자 데이터를 처리하는 경우에도 SQL에서 히스토그램을 생성하는 간단한 방법을 제공합니다. 적절한 빈 크기를 지정함으로써 분석가는 데이터 분포를 더 명확하게 이해하고 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

위 내용은 SQL의 히스토그램 시각화를 위해 데이터를 의미 있는 저장소로 그룹화하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!