MySQL を使用して統計テーブルを作成し、データ分析機能を実装します。

MySQL を使用して統計テーブルを作成し、データ分析機能を実装する

ビッグデータの時代において、データ分析は意思決定の重要な基盤となっています。一般的に使用されるリレーショナル データベースとして、MySQL はデータ統計テーブルを作成することでデータ分析機能を実装することもできます。この記事では、MySQL の機能を使用して統計テーブルを作成する方法を紹介し、コード例を通してその使用法を示します。

まず、データ統計テーブルの構造を定義する必要があります。一般に、データ統計テーブルには、ディメンションとメジャーの 2 つの部分が含まれます。ディメンションは、時間、場所、製品などのデータを説明する属性です。メトリクスは、売上、訪問数、ユーザー数などのデータを測定する指標です。

電子商取引 Web サイトの注文データを例として、「order_statistics」という名前のデータ統計テーブルを作成します。テーブルの構造は次のとおりです。

CREATE TABLE order_statistics (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    date DATE,
    product VARCHAR(100),
    category VARCHAR(50),
    amount DECIMAL(10, 2)
);

データ統計テーブルでは、ID、日付、製品、カテゴリ、金額の 5 つのフィールドを定義します。 id フィールドは、各レコードを一意に識別するために使用される自動インクリメントされる主キーです。日付フィールドは注文の日付を表し、DATE 型を使用して保存されます。製品フィールドは製品の名前を表し、VARCHAR 型を使用して格納されます。 category フィールドは製品のカテゴリを表し、これも VARCHAR 型を使用して格納されます。金額フィールドは注文金額を表し、DECIMAL 型を使用して格納されます。

次に、データ分析のために実際の注文データをデータ統計テーブルに挿入できます。次に、挿入ステートメントの例を示します。

INSERT INTO order_statistics (date, product, category, amount)
VALUES
    ('2022-01-01', 'iPhone 13', 'Electronics', 999.99),
    ('2022-01-01', 'MacBook Pro', 'Electronics', 1999.99),
    ('2022-01-02', 'AirPods', 'Electronics', 149.99),
    ('2022-01-02', 'T-shirt', 'Clothing', 19.99),
    ('2022-01-03', 'Coffee Maker', 'Appliances', 59.99);

上記の挿入ステートメントは、異なる日付、製品、金額に対応する 5 つの注文データを挿入します。このデータをもとにさまざまなデータ分析を行うことができます。

たとえば、指定された日付範囲内の注文数量と売上をクエリすることで、電子商取引 Web サイトの売上をカウントできます。次にクエリ ステートメントの例を示します。

SELECT
    date,
    COUNT(id) AS order_count,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM
    order_statistics
WHERE
    date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-03'
GROUP BY
    date;

上記のクエリ ステートメントでは、COUNT 関数と SUM 関数を使用して、指定された日付範囲内の注文数量と販売数量をカウントします。 GROUP BY 句は日付でグループ化するために使用され、結果は次のようになります。

+------------+-------------+--------------+
| date       | order_count | total_amount |
+------------+-------------+--------------+
| 2022-01-01 |           2 |     2999.98  |
| 2022-01-02 |           2 |     169.98   |
| 2022-01-03 |           1 |      59.99   |
+------------+-------------+--------------+

上記のクエリ結果を通じて、毎日の Web サイトの注文数量と売上を明確に確認できます。ビジネス上の意思決定と分析を行います。

データ統計テーブルでは、製品カテゴリ別の売上統計、製品別の売上ランキングなど、より多くの統計および分析機能もサポートできます。読者は SQL ステートメントを柔軟に使用して、特定のニーズに応じて対応するデータ分析ニーズを実現できます。

要約すると、MySQL を使用してデータ統計テーブルを作成することで、データ分析を簡単に実行し、貴重な情報と洞察を得ることができます。この記事の紹介とコード例がデータ分析分野の読者に役立つことを願っています。

以上がMySQL を使用して統計テーブルを作成し、データ分析機能を実装します。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。