Sự tổng hợp dữ liệu là một công việc phổ biến trong việc quản lý và phân tích các bộ dữ liệu lớn. ThL cung cấp các công cụ mạnh mẽ để kết hợp, tóm tắt và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Hướng dẫn này đưa ra một phương pháp tiếp cận từng bước để giải quyết các vấn đề dữ liệu thực bằng cách tổng hợp mã lập luận.

Hiểu sự phân tách dữ liệu

Sự tổng hợp dữ liệu bao gồm việc tổng hợp dữ liệu từ nhiều bản ghi chép thành dạng tóm tắt. Hoạt động điển hình bao gồm tính tổng số, trung bình, tính toán và các biện pháp thống kê khác. Hiểu biết đúng về cấu trúc dữ liệu là cần thiết trước khi thực hiện sự tổng hợp.

Hàm phân cách cơ bản

xLLY cung cấp một số chức năng cho tổng hợp dữ liệu:

  • ): tính tổng cộng của một cột số.
  • AVG()): tính giá trị trung bình.
  • COT()): đếm số hàng.
  • MIN()): tìm giá trị nhỏ nhất.
  • MAX()): tìm giá trị lớn nhất.

Thực hiện nhóm phân nhóm

Để phân tích dữ liệu theo phân loại, hãy dùng [FLT: 0] [FROT: 0] B kê [FLT: 1]. Nó nhóm các hàng dựa trên cột đã xác định và áp dụng các hàm tổng hợp cho mỗi nhóm.

Hỏi ví dụ:


Loại dịch vụ, COT(*) như tổng số các món hàng, AVG (porce) là trung bình
)
Từ sản phẩm
)

[LT:2] [FLT: 2] [LT: 3] [FT:3]] [FL:3]] [FL:3]]] [FL:3]] [FL:3]] [ xứng]

Giải quyết nhiều sự phân chia

Trình này cho phép nhiều chức năng tổng hợp trong một yêu cầu. Điều này cho phép phân tích toàn diện dữ liệu trong mỗi nhóm.

Ví dụ:

[Sql
Vùng, SUM (sales) như tổng số [sales, MAX(sales) như cao nhất [sales, MiIN(sales) thấp nhất
Từ doanh số [FLT:] [FL:] [FL: 2] [FL:] [FL:]] [FL:]] [FL:]] [Tiếng bản quyền]]] [Tiếng bản quyền]] [Tiếng bản quyền]] [Tiếng bản quyền]] [Tiếng bản quyền]] [Tiếng bản dịch tiếng bản quyền]] [FL: 1] [Tiếng bản dịch:]