MySQL データの統計分析スキル

MySQL は現在最も人気のあるリレーショナル データベース管理システムの 1 つであり、強力な機能と安定したパフォーマンスを備えており、大企業、中堅企業、中小企業のさまざまなデータの保存と管理に広く使用されています。実際のビジネス アプリケーション シナリオでは、MySQL はデータの統計分析でも重要な役割を果たします。MySQL には、大量のデータを迅速かつ効率的に処理および分析できる強力なデータ統計分析機能とテクニックが備わっているからです。この記事では、読者の役に立つことを願って、MySQL ベースのデータ統計分析テクニックをいくつか紹介します。

1. 基本的なデータ統計分析関数

1. COUNT 関数

COUNT 関数は、テーブルまたはビュー内のレコードの数を数えるために使用されます。指定された条件を満たしています。これは、最も一般的に使用される統計関数の 1 つであり、その構文形式は次のとおりです:

COUNT(expr)

ここで、expr は式であり、列、定数、関数、または要素の式が複数含まれています。 COUNT 関数は、式が NULL ではないレコードをカウントして返します。たとえば、テーブル内のすべてのレコードの数を計算するには、次のコマンドを使用できます:

SELECT COUNT(*) FROM table_name;

ここでの * は、テーブル内のすべての列を表します。 。

2. SUM 関数

SUM 関数は、テーブルまたはビュー (オプションの条件) 内の列の合計を計算するために使用されます。その構文は次のとおりです:

SUM(expr)

このうち、expr は式であり、通常は列名、または定数または関数です。たとえば、テーブル内の列の合計を計算するには、次のコマンドを使用できます:

SELECT SUM(column_name) FROM table_name;

3. AVG Function

AVG この関数は、テーブルまたはビュー (オプションの条件) 内の列の平均値を計算するために使用されます。その構文は次のとおりです:

AVG(expr)

ここで、 expr は式 (通常は列名) ですが、定数または関数にすることもできます。たとえば、テーブル内の列の平均値を計算するには、次のコマンドを使用できます:

SELECT AVG(column_name) FROM table_name;

4. MAX function

MAX 関数は、テーブルまたはビュー (オプションの条件) 内の列の最大値を計算するために使用されます。その構文は次のとおりです:

MAX(expr)

ここで expr は式です。 式 (通常は列名) は、定数または関数にすることもできます。たとえば、テーブル内の列の最大値を計算するには、次のコマンドを使用できます:

SELECT MAX(column_name) FROM table_name;

5. MIN function

MIN 関数は、テーブルまたはビュー内の列の最小値 (オプションの条件) を計算するために使用されます。その構文形式は次のとおりです:

MIN(expr)

ここで、 expr は式です。 式 (通常は列名) は、定数または関数にすることもできます。たとえば、テーブル内の列の最小値を計算するには、次のコマンドを使用できます:

SELECT MIN(column_name) FROM table_name;

2. 高度なデータ統計分析スキル

1. グループ統計

グループ統計は、GROUP BY キーワードに基づいて実装されます。テーブル内のレコードをいくつかのグループに分割し、各グループのレコードに対して統計分析を実行できます。たとえば、テーブルを列の値でグループ化し、各グループ内のレコード数と列の平均を計算するには、次のコマンドを使用できます:

SELECT group_column, COUNT(*), AVG(avg_column) FROM table_name GROUP BY group_column;

ここでの group_column は、この列に基づくグループ化統計を表し、avg_column は平均を計算する必要がある列の名前です。

2. フィルター統計

フィルター統計は、WHERE キーワードに基づいて実装されます。テーブル内の条件を満たさないレコードをフィルターで除外し、残りのレコードに対して統計分析を実行できます。たとえば、テーブルの列に NULL 値を持つレコードをフィルターで除外し、列の平均を計算するには、次のコマンドを使用できます。

SELECT AVG(column_name) FROM table_name WHERE column_name IS NOT NULL ;

3. マルチレベル グループ化統計

マルチレベル グループ化統計は、GROUP BY キーワードの複数のパラメータに基づいて実装されます。複数の列の値に従って、テーブル内のレコードを階層的にグループ化できます。たとえば、2 つの列の値に基づいてテーブルを階層的にグループ化し、各グループのレコード数と列の平均を計算するには、次のコマンドを使用できます:

SELECT group_column_1, group_column_2 , COUNT( *), AVG(avg_column) FROM table_name GROUP BY group_column_1, group_column_2;

ここでの group_column_1 と group_column_2 はグループ化する必要がある列名で、avg_column は計算す​​る必要がある列名です。 。

4. 条件付き統計

条件付き統計は、IF 関数に基づいて実装されます。テーブル内のレコードを特定の条件に従って分類してカウントできます。たとえば、特定の条件に従ってテーブルのレコード数を分類してカウントし、列の平均を計算するには、次のコマンドを使用できます。

SELECT COUNT(IF(condition, 1, NULL )), AVG( IF(条件, 列名, NULL)) FROM テーブル名;

このうち、条件は特定の条件式、列名は平均を計算する必要がある列の名前です。

要約:

この記事では、MySQL データベースの基本的な統計関数と高度な統計手法を紹介します。これらの関数と手法により、データの分析と処理が容易になり、面倒な手動計算プロセスが軽減されます。世界的に有名なリレーショナル データベース管理システムとして、MySQL データベースの強力なデータ処理および分析機能は、より広範なデータ管理およびアプリケーション スペースを提供し、現代のビジネス運営で直面する課題やさまざまなデータ ビジネス ニーズに適切に対処するのに役立ちます。

以上がMySQL データの統計分析スキルの詳細内容です。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。