MySQL의 데이터 분석 및 마이닝 기술

MySQL은 효율적인 데이터 저장, 관리 및 쿼리를 지원할 뿐만 아니라 강력한 데이터 분석 및 마이닝 기능을 갖춘 강력한 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 실제 데이터 응용 시나리오에서는 분석과 마이닝을 통해 데이터 이면의 패턴과 값을 찾아내야 하는 경우가 많기 때문에 MySQL의 데이터 분석과 마이닝 기술을 이해하는 것이 매우 중요합니다.

1. 간단한 SQL 쿼리를 사용하여 기본 데이터 분석 달성

SQL은 SELECT 문을 사용하여 데이터에 대한 간단한 필터링 및 통계를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 문을 통해 직원 테이블의 평균 부서 급여를 얻을 수 있습니다.

SELECT 부서, AVG(salary) FROM 직원 GROUP BY 부서

GROUP BY 문을 통해 부서별로 레코드를 그룹화한 다음 AVG를 사용합니다. 이 함수는 각 그룹의 평균 급여를 계산하고 최종적으로 각 부서의 평균 급여를 출력합니다. 이 진술은 단일 필드에 대한 간단한 데이터 분석을 구현하고 전체 데이터 세트의 일반적인 상황을 이해할 수 있게 해줍니다.

2. 하위 쿼리와 연결을 사용하여 복잡한 데이터 분석 구현

좀 더 복잡한 데이터 분석을 구현해야 하는 경우 하위 쿼리와 연결을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, SQL 문을 통해 부서의 총 인원수와 총 급여에 대한 통계를 완성할 수 있습니다:

SELECT Department, COUNT(*) AS num, SUM(salary) AS total_salary FROM 직원 GROUP BY 부서;

This 문은 GROUP BY를 사용합니다. 문은 각 부서를 그룹화하고 COUNT 및 SUM 함수를 사용하여 각 부서의 총 인원수와 총 급여를 각각 계산합니다. 또한 연결을 통해 다중 테이블 공동 쿼리를 구현하고 보다 복잡한 데이터 분석을 수행할 수도 있습니다. 예:

SELECT 부서, AVG(T1.salary) AS avg_salary FROM 직원 T1 JOIN (SELECT 부서, AVG(salary) AS avg FROM 직원 GROUP BY 부서) T2 ON T1.department = T2.department WHERE T1.salary > 평균 연봉을 받는 직원들의 평균 연봉 통계를 입력하고 최종적으로 각 부서의 평균 연봉을 출력합니다. 이러한 통계에는 일반적으로 여러 필드와 여러 테이블의 계산이 포함되며 다양한 조건에 따른 필터링 및 계산이 필요합니다. 전형적인 복잡한 데이터 분석 응용 프로그램입니다.

3. 집계 함수를 사용하여 데이터 마이닝 구현

MySQL은 기본 데이터 분석 외에도 클러스터 분석, 분류 분석 및 상관 분석과 같이 일반적으로 사용되는 일부 데이터 마이닝 알고리즘도 지원합니다. 이러한 알고리즘은 일반적으로 집계 함수 등을 통해 구현됩니다. 예를 들어, GROUP_CONCAT 함수를 사용하여 직원 성과에 대한 클러스터 분석을 수행할 수 있습니다.

SELECT GROUP_CONCAT(name ORDER BY Performance SEPARATOR '-') FROM 직원 GROUP BY 부서

이 문은 인접한 직원을 동일한 그룹으로 그룹화하여 수행됩니다. 성과 집계는 각 부서의 직원 성과 분포를 나타내기 위해 "-"로 구분된 문자열을 생성합니다. 실제 적용에서는 다른 데이터와 결과를 비교, 분석함으로써 직원의 성과 수준과 급여 수준 간의 관계를 추론할 수 있습니다.

4. 함수 라이브러리를 사용하여 고급 데이터 분석 달성

MySQL은 내장된 SQL 함수 외에도 선형 회귀, 시계열 분석 및 텍스트와 같은 다양한 고급 데이터 분석 및 마이닝 기능을 구현하기 위한 풍부한 함수 라이브러리 지원을 제공합니다. 광산 등 예를 들어 LINEST 함수를 사용하여 판매 데이터의 회귀 분석을 구현할 수 있습니다.

SELECT LINEST(Y, X) FROM sales;

이 문은 Y 및 기타 통계 매개변수로 표시되는 두 필드를 사용합니다. 이러한 통계 매개변수를 분석하고 비교함으로써 판매 데이터의 추세와 순환 패턴을 발견하고 목표에 맞는 조정 및 최적화를 수행할 수 있습니다.

요컨대 MySQL의 데이터 분석 및 마이닝 기술은 매우 풍부하며 다양한 데이터 응용 시나리오에 적용될 수 있습니다. 이러한 기술을 익히면 데이터 이면의 패턴과 가치에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있으며, 데이터 응용에 대한 보다 정확하고 강력한 지원을 제공할 수 있습니다.

위 내용은 MySQL의 데이터 분석 및 마이닝 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!