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Wie kann ich Daten in aussagekräftige Bins für die Histogrammvisualisierung in SQL gruppieren?

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DDDOriginal
2024-11-01 12:11:02635Durchsuche

 How Can I Group Data into Meaningful Bins for Histogram Visualization in SQL?

Bestimmen optimaler Histogramm-Bin-Größen

In der Datenanalyse sind Histogramme wertvolle Werkzeuge zur visuellen Darstellung der Datenverteilung. Obwohl es möglich ist, Histogramme mithilfe von Skriptsprachen zu erstellen, kann dieser Prozess direkt in SQL durchgeführt werden? Die Antwort lautet „Ja“, und die folgende Frage befasst sich mit diesem Thema.

Die größte Herausforderung besteht darin, die Größen der Histogramm-Bins zu definieren. In den meisten Fällen besteht das Ziel darin, Daten in vordefinierte Bereiche zu gruppieren, um eine informativere und umfassendere Darstellung zu erhalten. Die vorgestellte Frage stellt eine SQL-Abfrage bereit, die Daten nach einer ganzzahligen Spalte mit dem Namen „total“ gruppiert, stellt aber auch fest, dass die resultierenden Zeilen zu zahlreich sind, was die Visualisierung der Verteilung erschwert.

Die Lösung liegt in der Einteilung der Daten in Buckets in größere Behälter. Die ursprüngliche SQL-Abfrage kann geändert werden, um dies zu erreichen:

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

Die ROUND-Funktion rundet mit einem negativen Argument die „Gesamtwerte“ auf das nächste vordefinierte Intervall. In diesem Fall wird das Intervall auf -2 eingestellt, was bedeutet, dass auf die nächsten 100 (-2) gerundet wird. Dadurch werden Bins mit Bereichen von [0–99], [100–199] usw. erstellt.

Durch das Gruppieren der Daten nach der „Bucket“-Spalte werden die Zählungen für Werte, die in jedes Intervall fallen, effektiv kombiniert, was zu … ein prägnanteres und aussagekräftigeres Histogramm. Die Ausgabe würde dem in der Frage bereitgestellten Beispiel ähneln:

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

Diese Technik bietet eine unkomplizierte Methode zum Erstellen von Histogrammen in SQL, selbst wenn es um numerische Daten geht. Durch die Angabe geeigneter Bin-Größen können Analysten ein klareres Verständnis der Datenverteilung erhalten und fundiertere Entscheidungen treffen.

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