Bahasa Go dan pangkalan data MySQL: Bagaimana untuk mengendalikan nilai ekstrem data?

Dalam analisis data, pemprosesan nilai melampau adalah langkah yang sangat penting. Dalam aplikasi praktikal, data selalunya tidak sempurna, dan data tidak normal ini akan menjejaskan keputusan analisis statistik data Oleh itu, data tidak normal ini perlu diproses dengan nilai yang melampau untuk mengekalkan kebolehpercayaan dan ketepatan data jantina.

Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go dan pangkalan data MySQL untuk pemprosesan nilai ekstrem data.

1. Set data dan nilai ekstrem

Pertama sekali, mari kita fahami set data dan nilai ekstrem terlebih dahulu.

Set data boleh ditakrifkan sebagai koleksi data yang berkaitan, seperti jualan bulanan kedai jualan, atau kadar kehadiran ahli pasukan, dsb. Dalam set data ini, anda boleh menganalisis dan membandingkan pelbagai titik data untuk mendapatkan maklumat berguna tentang set data.

Nilai ekstrem ialah titik data tidak normal yang mungkin wujud dalam set data, dan nilainya lebih tinggi atau lebih rendah daripada titik data lain. Kadangkala nilai yang melampau adalah disebabkan oleh ralat pengukuran, anomali eksperimen atau ralat kemasukan data, tetapi pada masa lain ia boleh menjadi isyarat penting. Sebagai contoh, promosi jualan khas mungkin menghasilkan volum jualan tinggi yang berbeza daripada biasa, yang mana volum jualan yang tinggi adalah nilai yang melampau.

2. Menentukan sama ada terdapat data abnormal

Jadi, bagaimana untuk menilai sama ada terdapat data tidak normal dalam set data?

Kaedah konvensional adalah untuk membuat kesimpulan taburan data melalui statistik deskriptif, seperti min, median, sisihan piawai dan kuartil. Kita boleh menggunakan perisian komputer (seperti Excel, Python, R, dll.) untuk melakukan pengiraan bagi menentukan sama ada terdapat data yang tidak normal.

Dalam artikel ini, kami akan menggunakan bahasa Go dan MySQL untuk mengendalikan data tidak normal dalam set data.

3. Gunakan bahasa Go dan MySQL untuk pemprosesan data

Di bawah, kami akan memperkenalkan langkah cara menggunakan bahasa Go dan MySQL untuk pemprosesan nilai ekstrem data.

(1) Sambung ke pangkalan data MySQL

Dalam bahasa Go, kita boleh menggunakan pakej "pangkalan data/sql" untuk menyambung ke pangkalan data MySQL. Kod khusus adalah seperti berikut:

import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name")
if err != nil {
    panic(err.Error())
}
defer db.Close()

Antaranya, "pengguna" dan "kata laluan" ialah nama pengguna dan kata laluan anda, "127.0.0.1:3306" ialah alamat IP pelayan MySQL anda dan nombor port, dan "database_name " ialah nama pangkalan data yang anda ingin kendalikan.

(2) Tanya set data

Seterusnya, kita perlu menanyakan set data daripada pangkalan data, seperti berikut:

rows, err := db.Query("SELECT data_value FROM data_set")
if err != nil {
    panic(err.Error())
}
defer rows.Close()

Di sini, "set_data" merujuk kepada anda Nama jadual set data untuk disoal.

(3) Kira min dan sisihan piawai

Kemudian, kita boleh menentukan sama ada terdapat data tidak normal dalam set data dengan mengira min dan sisihan piawai. Kod khusus adalah seperti berikut:

var sum float64
var count int
for rows.Next() {
    var value float64
    err := rows.Scan(&value)
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    sum += value
    count++
}
if count == 0 {
    panic("no data found")
}
avg := sum / float64(count)

rows, err = db.Query("SELECT data_value FROM data_set")
if err != nil {
    panic(err.Error())
}
defer rows.Close()

var stdev float64
for rows.Next() {
    var value float64
    err := rows.Scan(&value)
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    stdev += (value - avg) * (value - avg)
}
if count == 1 {
    stdev = 0.0
} else {
    stdev = math.Sqrt(stdev / float64(count - 1))
}

fmt.Printf("Average: %.2f
", avg)
fmt.Printf("Standard deviation: %.2f
", stdev)

Di sini, kami menggunakan fungsi "Sqrt" dalam pakej "matematik" untuk mengira sisihan piawai.

(4) Kenal pasti nilai ekstrem

Akhir sekali, kita boleh menggunakan maklumat min dan sisihan piawai untuk mengenal pasti nilai ekstrem dalam set data dan memprosesnya. Secara umumnya, apabila nilai titik data menyimpang lebih daripada "2 kali sisihan piawai" daripada min, ia boleh dianggap sebagai nilai yang melampau. Kami boleh menggunakan kod berikut untuk mengenal pasti nilai ekstrem dan menggantikannya dengan nilai purata:

rows, err = db.Query("SELECT data_id, data_value FROM data_set")
if err != nil {
    panic(err.Error())
}
defer rows.Close()

var totalDiff float64
var totalCount int
for rows.Next() {
    var id int
    var value float64
    err := rows.Scan(&id, &value)
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    diff := math.Abs(value - avg)
    if diff > 2 * stdev {
        db.Exec("UPDATE data_set SET data_value = ? WHERE data_id = ?", fmt.Sprintf("%.2f", avg), id)
        totalDiff += diff
        totalCount++
    }
}

fmt.Printf("Replaced %d outliers with average value. Total difference: %.2f
", totalCount, totalDiff)

Di sini, kami telah menggunakan fungsi "db.Exec" untuk melaksanakan pernyataan kemas kini.

4. Ringkasan

Ringkasnya, apabila menggunakan bahasa Go dan MySQL untuk pemprosesan nilai ekstrem data, kita perlu melengkapkan langkah berikut:

• Sambungan pangkalan data MySQL;
• Pertanyaan set data;
• Melalui langkah ini, kami boleh mengenal pasti dan mengendalikan data tidak normal dalam set data, dengan itu meningkatkan kebolehpercayaan dan ketepatan data.

Atas ialah kandungan terperinci Bahasa Go dan pangkalan data MySQL: Bagaimana untuk mengendalikan nilai ekstrem data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!