如何将数据分组到有意义的容器中以在 SQL 中进行直方图可视化？

确定最佳直方图箱大小

在数据分析中，直方图是直观地表示数据分布的宝贵工具。虽然可以使用脚本语言生成直方图，但是这个过程可以直接在 SQL 中完成吗？答案是肯定的，下面的问题将深入探讨这个主题。

主要挑战在于定义直方图箱的大小。在大多数情况下，目标是将数据分组到预定义的范围中以获得更丰富的信息和更全面的表示。提出的问题提供了一个 SQL 查询，该查询按称为“total”的整数列对数据进行分组，但它也指出结果行太多，使得可视化分布变得困难。

解决方案在于对数据进行分桶放入更大的垃圾箱中。可以修改原始 SQL 查询来实现此目的：

<code class="sql">SELECT ROUND(total, -2) AS bucket,
       COUNT(*) AS count
FROM faults
GROUP BY bucket;</code>

带有负参数的 ROUND 函数将“总计”值四舍五入到最接近的预定义间隔。在本例中，间隔设置为 -2，这意味着四舍五入到最接近的 100 (-2)。这将创建范围为 [0-99]、[100-199] 等的数据箱。

按“存储桶”列对数据进行分组，有效地组合了每个间隔内的值的计数，从而产生更简洁、更有意义的直方图。输出类似于问题中提供的示例：

+------------+---------------+
| total      | count(total)  |
+------------+---------------+
|    30 - 40 |            23 | 
|    40 - 50 |            15 | 
|    50 - 60 |            51 | 
|    60 - 70 |            45 | 
------------------------------

此技术提供了一种在 SQL 中创建直方图的简单方法，即使在处理数字数据时也是如此。通过指定适当的 bin 大小，分析师可以更清楚地了解数据分布并做出更明智的决策。

以上是如何将数据分组到有意义的容器中以在 SQL 中进行直方图可视化？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！