決定最佳直方圖箱大小
在資料分析中，直方圖是直觀地表示資料分佈的寶貴工具。雖然可以使用腳本語言來產生直方圖，但這個過程可以直接在 SQL 中完成嗎？答案是肯定的，以下的問題將深入探討這個主題。
主要挑戰在於定義直方圖箱的大小。在大多數情況下，目標是將資料分組到預先定義的範圍中以獲得更豐富的資訊和更全面的表示。提出的問題提供了一個 SQL 查詢，該查詢按稱為「total」的整數列對資料進行分組，但它也指出結果行太多，使得可視化分佈變得困難。
解決方案在於將資料分桶放入更大的垃圾箱中。可以修改原始 SQL 查詢來實現此目的：
<code class="sql">SELECT ROUND(total, -2) AS bucket,
COUNT(*) AS count
FROM faults
GROUP BY bucket;</code>帶有負參數的 ROUND 函數將「總計」值四捨五入到最接近的預定義間隔。在本例中，間隔設定為 -2，這表示四捨五入到最接近的 100 (-2)。這將建立範圍為 [0-99]、[100-199] 等的資料箱。
以「儲存桶」欄位將資料分組，有效地組合了每個間隔內的值的計數，從而產生更簡潔、更有意義的直方圖。輸出類似於問題中提供的範例：
+------------+---------------+ | total | count(total) | +------------+---------------+ | 30 - 40 | 23 | | 40 - 50 | 15 | | 50 - 60 | 51 | | 60 - 70 | 45 | ------------------------------
此技術提供了一種在 SQL 中建立直方圖的簡單方法，即使在處理數位資料時也是如此。透過指定適當的 bin 大小，分析師可以更清楚地了解資料分佈並做出更明智的決策。
以上是如何將資料分組到有意義的容器中以在 SQL 中進行直方圖視覺化？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
