>  기사  >  데이터 베이스  >  고급 데이터 분석을 위해 MySQL의 데이터 분석 기능을 사용하는 방법

고급 데이터 분석을 위해 MySQL의 데이터 분석 기능을 사용하는 방법

王林
王林원래의
2023-08-02 10:06:171449검색

고급 데이터 분석을 위해 MySQL의 데이터 분석 기능을 활용하는 방법

데이터 분석 분야에서 MySQL은 강력하고 사용하기 쉬운 관계형 데이터베이스로서 다양한 고급 데이터를 수행하는 데 도움이 되는 풍부한 데이터 분석 기능을 갖추고 있습니다. 분석. 이 기사에서는 MySQL의 데이터 분석 기능을 사용하여 고급 데이터 분석을 수행하는 방법을 소개하고 코드 예제를 첨부합니다.

1. 개요

데이터 분석 기능은 MySQL에서 제공하는 강력한 내장 기능 세트로, 데이터에 대한 집계, 정렬, 순위 지정, 창 계산 및 기타 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 대규모 데이터에 대한 효율적인 계산 및 분석을 수행하여 데이터 패턴 및 추세에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 일반적으로 사용되는 데이터 분석 기능 소개

  1. SUM: 특정 열의 합을 계산합니다.
  2. AVG: 열의 평균을 계산합니다.
  3. COUNT: 열의 행 수를 셉니다.
  4. MAX: 열의 최대값을 계산합니다.
  5. MIN: 열의 최소값을 계산합니다.
  6. GROUP_CONCAT: 열의 값을 문자열로 연결합니다.
  7. RANK: 열의 순위를 계산합니다.
  8. ROW_NUMBER: 각 행에 고유한 행 번호를 할당합니다.
  9. LAG: 이전 행의 값을 가져옵니다.
  10. LEAD: 다음 행의 값을 가져옵니다.
  11. NTILE: 순위에 따라 데이터를 여러 그룹으로 나눕니다.
  12. SUM OVER: 열의 누적 합계를 계산합니다.
  13. AVG OVER: 열의 누적 평균을 계산합니다.
  14. ROWS BETWEEN: 창 기능의 범위를 정의합니다.

3. 코드 예시

  1. 총 매출 계산
SELECT SUM(sales) AS total_sales FROM orders;
  1. 평균 주문 금액 계산
SELECT AVG(order_amount) AS average_amount FROM orders;
  1. 주문 건수 통계
SELECT COUNT(*) AS total_orders FROM orders;
  1. 최고 및 최저 주문 금액 찾기
rr 리
  1. 특정 열 값은 문자열로 연결됩니다
SELECT MAX(order_amount) AS max_amount, MIN(order_amount) AS min_amount FROM orders;
  1. 열의 순위 계산
SELECT GROUP_CONCAT(product_name) AS products FROM products;
  1. 각 행에 고유한 행 번호 할당
SELECT product_name, sales, RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS ranking FROM products;
  1. 이전 및 다음 행의 값 가져오기
SELECT product_name, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY product_id) AS row_number FROM products;
  1. 데이터 변환 순위에 따라 4개 그룹으로 나누기
SELECT order_date, order_amount, LAG(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS previous_amount, LEAD(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS next_amount FROM orders;
  1. 특정 열의 누적합 계산
SELECT product_name, sales, NTILE(4) OVER (ORDER BY sales DESC) AS quartile FROM products;
  1. 특정 열의 누적 평균 계산
SELECT order_date, order_amount, SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_sales FROM orders;
  1. 창의 범위 정의 function
SELECT order_date, order_amount, AVG(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS average_sales FROM orders;

4. Summary

MySQL의 데이터 분석 기능을 이용하면 다양한 고급 데이터 분석을 쉽게 할 수 있습니다. 이 문서에서는 일반적으로 사용되는 데이터 분석 기능을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 독자들이 이 예제를 활용하여 MySQL의 데이터 분석 기능을 더욱 익히고 숙달하여 실제 데이터 분석 작업에서 더 큰 역할을 할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 고급 데이터 분석을 위해 MySQL의 데이터 분석 기능을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명:
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.