Analisis data dan kemahiran perlombongan dalam MySQL

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang berkuasa Ia bukan sahaja menyokong penyimpanan data, pengurusan dan pertanyaan yang cekap, tetapi juga mempunyai keupayaan analisis data dan perlombongan yang berkuasa. Dalam senario aplikasi data sebenar, kita sering perlu menemui corak dan nilai di sebalik data melalui analisis dan perlombongan Oleh itu, adalah sangat penting untuk memahami analisis data dan kemahiran perlombongan dalam MySQL.

1. Gunakan pertanyaan SQL mudah untuk melaksanakan analisis data asas

SQL ialah bahasa pertanyaan asas dalam MySQL Anda boleh melakukan penapisan dan statistik mudah pada data dengan menggunakan pernyataan SELECT. Sebagai contoh, kita boleh mendapatkan purata gaji jabatan dalam jadual pekerja melalui penyata berikut:

PILIH jabatan, AVG(gaji) DARI KUMPULAN pekerja MENGIKUT jabatan;

Tetapkan rekod melalui KUMPULAN BY penyata Kumpulan mengikut jabatan, kemudian gunakan fungsi AVG untuk mengira purata gaji setiap kumpulan, dan akhirnya mengeluarkan purata gaji setiap jabatan. Pernyataan ini melaksanakan analisis data ringkas pada satu medan dan membolehkan kami memahami situasi umum keseluruhan set data.

2. Gunakan subkueri dan sambungan untuk melaksanakan analisis data yang kompleks

Apabila kita perlu melaksanakan beberapa analisis data yang lebih kompleks, kita boleh menggunakan subkueri dan sambungan. Sebagai contoh, kita boleh melengkapkan statistik jumlah kakitangan dan jumlah gaji jabatan melalui penyata SQL:

PILIH jabatan, KIRA(*) AS nombor, JUMLAH(gaji) SEBAGAI jumlah_gaji DARI KUMPULAN pekerja MENGIKUT jabatan ;

Penyata ini menggunakan penyata GROUP BY untuk mengumpulkan setiap jabatan, dan menggunakan fungsi COUNT dan SUM untuk mengira jumlah headcount dan jumlah gaji setiap jabatan. Di samping itu, anda juga boleh melaksanakan pertanyaan bersama berbilang jadual melalui sambungan dan melakukan analisis data yang lebih kompleks, contohnya:

PILIH jabatan, AVG(T1.gaji) SEBAGAI avg_gaji DARI pekerja T1 JOIN (PILIH jabatan, AVG (gaji) ) SEPERTI purata DARI KUMPULAN pekerja MENGIKUT jabatan) T2 PADA T1.jabatan = T2.jabatan DI MANA T1.gaji > KUMPULAN T1.jawatan;

Pernyataan ini merealisasikan setiap pertanyaan dengan menyambungkannya jadual dan subquery sendiri. Purata statistik gaji pekerja di setiap jabatan yang gajinya lebih tinggi daripada purata gaji jabatan, dan akhirnya mengeluarkan gaji purata setiap jabatan. Statistik sedemikian biasanya melibatkan pengiraan berbilang medan dan berbilang jadual, dan memerlukan penapisan dan pengiraan berdasarkan pelbagai syarat Ia adalah aplikasi analisis data kompleks biasa.

3. Gunakan fungsi agregat untuk melaksanakan perlombongan data

Selain analisis data asas, MySQL juga menyokong beberapa algoritma perlombongan data yang biasa digunakan, seperti analisis kelompok, analisis klasifikasi dan analisis persatuan. Algoritma ini biasanya dilaksanakan melalui fungsi agregat dan sebagainya. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan fungsi GROUP_CONCAT untuk melaksanakan analisis kluster pada prestasi pekerja:

PILIH GROUP_CONCAT(nama ORDER BY performance SEPARATOR '-') DARI KUMPULAN pekerja BY jabatan;

Pernyataan ini lulus pekerja Jiran yang berkaitan dengan prestasi yang sama diagregatkan untuk menghasilkan rentetan yang dipisahkan dengan "-" untuk mewakili taburan prestasi pekerja di setiap jabatan. Dalam aplikasi praktikal, hubungan antara tahap prestasi pekerja dan tahap gaji boleh disimpulkan dengan membandingkan dan menganalisis keputusan dengan data lain.

4. Gunakan perpustakaan fungsi untuk melaksanakan analisis data lanjutan

Selain fungsi SQL terbina dalam, MySQL juga menyediakan sokongan perpustakaan fungsi yang kaya untuk pelbagai analisis data lanjutan dan Ciri perlombongan seperti regresi linear , analisis siri masa, perlombongan teks, dsb. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan fungsi LINEST untuk melaksanakan analisis regresi data jualan:

PILIH LINEST(Y, X) DARI jualan;

Pernyataan ini menggunakan dua medan yang diwakili oleh Y dan X untuk melaksanakan analisis regresi, keluarkan parameter statistik yang berkaitan seperti pekali dan pintasan. Dengan menganalisis dan membandingkan parameter statistik ini, kami boleh menemui arah aliran dan corak kitaran dalam data jualan, serta membuat pelarasan dan pengoptimuman yang disasarkan.

Ringkasnya, analisis data dan kemahiran perlombongan dalam MySQL sangat kaya dan boleh digunakan untuk pelbagai senario aplikasi data. Dengan menguasai kemahiran ini, anda boleh mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang corak dan nilai di sebalik data, dan memberikan sokongan yang lebih tepat dan berkuasa untuk aplikasi data.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis data dan kemahiran perlombongan dalam MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!