MySQL データベースを時系列分析に使用するにはどうすればよいですか?

MySQL データベースを時系列分析に使用するにはどうすればよいですか?

時系列データとは、時間的な連続性と相関性を持つ、時系列に並べられたデータの集合のことです。時系列分析は、将来の傾向の予測、周期的な変化の発見、外れ値の検出などに使用できる重要なデータ分析手法です。この記事では、MySQL データベースを使用して時系列分析を行う方法とコード例を紹介します。

1. データ テーブルの作成

まず、時系列データを保存するデータ テーブルを作成する必要があります。分析するデータが毎日の売上であると仮定すると、日付、売上、売上数量の 3 つのフィールドを含む「売上」という名前のデータ テーブルを作成できます。

CREATE TABLE sales (
    date DATE,
    revenue DECIMAL(10,2),
    quantity INT
);

2. サンプル データの挿入

次に、時系列分析のためにサンプル データをデータ テーブルに挿入する必要があります。次のサンプル データがあるとします。

Date Sales Sales Volume
2019-01-01 100.00 10
2019-01-02 150.00 15
2019-01-03 200.00 20
...

次のコードを使用して、データ テーブルにデータを挿入できます:

INSERT INTO sales (date, revenue, quantity)
VALUES ('2019-01-01', 100.00, 10),
       ('2019-01-02', 150.00, 15),
       ('2019-01-03', 200.00, 20);

3. Query time series data

取得できたら、サンプル データを挿入すると、SQL クエリを使用して時系列データを抽出して分析できます。一般的に使用されるクエリの例を次に示します。

• 特定の時間範囲内の売上をクエリします。

SELECT date, revenue
FROM sales
WHERE date BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-01-31';

• 1 日あたりの平均売上を計算します。

SELECT date, AVG(revenue)
FROM sales
GROUP BY date;

• 売上が最も高かった日付を検索します:

SELECT date, revenue
FROM sales
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 1;

• 月ごとの総売上を数えます:

SELECT DATE_FORMAT(date, '%Y-%m') AS month, SUM(revenue)
FROM sales
GROUP BY month;

4. 時系列分析関数

通常の SQL クエリに加えて、MySQL には、より高度な時系列分析のためのいくつかの組み込み関数も用意されています。一般的に使用される関数の例をいくつか示します。

• 移動平均を計算します。

SELECT date, revenue, AVG(revenue) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM sales;

• 売上の年間成長率を計算します。

SELECT date, revenue, (revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY date)) / LAG(revenue) OVER (ORDER BY date) AS growth_rate
FROM sales;

• 売上の外れ値の検出:

SELECT date, revenue, IF(ABS(revenue - AVG(revenue) OVER ()) > 3 * STDDEV(revenue) OVER (), 'Anomaly', 'Normal') AS status
FROM sales;

これらの関数を使用すると、より便利に時系列分析を行うことができます。

概要

この記事では、時系列分析に MySQL データベースを使用する方法の基本的な手順を紹介し、いくつかの SQL クエリの例と組み込み関数の例を示します。これらのテクニックに習熟すると、時系列データをより深く理解して活用し、隠れたパターンや傾向を明らかにできるようになります。

以上がMySQL データベースを時系列分析に使用するにはどうすればよいですか?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。