Compétences en analyse et en exploration de données dans MySQL

MySQL est un puissant système de gestion de bases de données relationnelles. Il prend non seulement en charge le stockage, la gestion et les requêtes efficaces des données, mais dispose également de puissantes capacités d'analyse et d'exploration de données. Dans les scénarios d'application de données réels, nous avons souvent besoin de découvrir les modèles et les valeurs derrière les données grâce à l'analyse et à l'exploration. Il est donc très important de comprendre les compétences d'analyse et d'exploration de données dans MySQL.

1. Utilisez des requêtes SQL simples pour réaliser une analyse de données de base

SQL est le langage de requête de base de MySQL. Vous pouvez effectuer un filtrage simple et des statistiques sur les données à l'aide de l'instruction SELECT. Par exemple, nous pouvons obtenir le salaire moyen d'un département dans une table d'employés via l'instruction suivante :

SELECT département, AVG(salaire) FROM employé GROUP BY département 

Regrouper les enregistrements par département via l'instruction GROUP BY, puis utiliser AVG. La fonction calcule le salaire moyen de chaque groupe et génère enfin le salaire moyen de chaque département. Cette déclaration met en œuvre une analyse simple des données sur un seul champ et nous permet de comprendre la situation générale de l'ensemble des données.

2. Utiliser des sous-requêtes et des connexions pour mettre en œuvre une analyse de données complexe

Lorsque nous devons mettre en œuvre une analyse de données plus complexe, nous pouvons utiliser des sous-requêtes et des connexions. Par exemple, nous pouvons compléter les statistiques de l'effectif total et du salaire total du département via une instruction SQL :

SELECT département, COUNT(*) AS num, SUM(salary) AS total_salary FROM employé GROUP BY département ;

Ceci L'instruction utilise GROUP BY L'instruction regroupe chaque département et utilise les fonctions COUNT et SUM pour compter l'effectif total et le salaire total de chaque département. De plus, vous pouvez également mettre en œuvre des requêtes conjointes multi-tables via des connexions et effectuer des analyses de données plus complexes, par exemple :

SELECT département, AVG(T1.salary) AS avg_salary FROM employé T1 JOIN (SELECT département, AVG(salary) AS avg FROM Employee GROUP BY Department) T2 ON T1.department = T2.department WHERE T1.salary > Statistiques salariales moyennes des employés avec des salaires moyens, et enfin afficher le salaire moyen de chaque département. De telles statistiques impliquent généralement le calcul de plusieurs champs et plusieurs tableaux, et doivent être combinées avec diverses conditions de filtrage et de calcul. Il s'agit d'une application typique d'analyse de données complexe.

3. Utilisez des fonctions d'agrégation pour mettre en œuvre l'exploration de données

En plus de l'analyse de base des données, MySQL prend également en charge certains algorithmes d'exploration de données couramment utilisés, tels que l'analyse de cluster, l'analyse de classification et l'analyse d'association. Ces algorithmes sont généralement implémentés via des fonctions d'agrégation, etc. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction GROUP_CONCAT pour effectuer une analyse de cluster sur les performances des employés :

SELECT GROUP_CONCAT(name ORDER BY performance SEPARATOR '-') FROM Employee GROUP BY Department

Cette instruction est effectuée en regroupant les employés adjacents avec le même département ; L'agrégation des performances génère une chaîne séparée par "-" pour représenter la répartition des performances des employés dans chaque service. Dans les applications pratiques, la relation entre le niveau de performance d'un employé et son niveau de salaire peut être déduite en comparant et en analysant les résultats avec d'autres données.

4. Utilisez des bibliothèques de fonctions pour réaliser une analyse avancée des données

En plus des fonctions SQL intégrées, MySQL fournit également une riche prise en charge de la bibliothèque de fonctions pour la mise en œuvre de diverses fonctions avancées d'analyse et d'exploration de données, telles que la régression linéaire, l'analyse de séries chronologiques et le texte. exploitation minière, etc. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction LINEST pour mettre en œuvre une analyse de régression des données de ventes :

SELECT LINEST(Y, X) FROM sales ;

Cette instruction utilise les deux champs représentés par Y et et d'autres paramètres statistiques. En analysant et en comparant ces paramètres statistiques, nous pouvons découvrir des tendances et des modèles cycliques dans les données de ventes, et procéder à des ajustements et optimisations ciblés.

En bref, les compétences d'analyse et d'exploration de données dans MySQL sont très riches et peuvent être appliquées à divers scénarios d'application de données. En maîtrisant ces compétences, vous pouvez avoir une compréhension plus approfondie des modèles et des valeurs derrière les données et fournir une prise en charge plus précise et plus puissante pour les applications de données.

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!