Wie verwende ich die MySQL-Datenbank für die Zeitreihenanalyse?
Jul 12, 2023 am 08:39 AM
Wie verwende ich die MySQL-Datenbank für die Zeitreihenanalyse?
Zeitreihendaten beziehen sich auf eine Sammlung von Daten, die in zeitlicher Reihenfolge angeordnet sind und zeitliche Kontinuit?t und Korrelation aufweisen. Die Zeitreihenanalyse ist eine wichtige Datenanalysemethode, mit der zukünftige Trends vorhergesagt, zyklische Ver?nderungen entdeckt, Ausrei?er erkannt usw. werden k?nnen. In diesem Artikel stellen wir Ihnen zusammen mit Codebeispielen vor, wie Sie eine MySQL-Datenbank für die Zeitreihenanalyse verwenden.
- Datentabelle erstellen
Zuerst müssen wir eine Datentabelle erstellen, um Zeitreihendaten zu speichern. Unter der Annahme, dass es sich bei den Daten, die wir analysieren m?chten, um Tagesverk?ufe handelt, k?nnen wir eine Datentabelle mit dem Namen ?Ums?tze“ erstellen, die drei Felder enth?lt: Datum, Verk?ufe und Verkaufsvolumen.
CREATE TABLE sales (
date DATE,
revenue DECIMAL(10,2),
quantity INT
);- Beispieldaten einfügen
Als n?chstes müssen wir einige Beispieldaten in die Datentabelle für die Zeitreihenanalyse einfügen. Angenommen, wir haben die folgenden Beispieldaten:
Datum Verk?ufe Verk?ufe
2019-01-01 100,00 10
2019-01-02 150,00 15
2019-01-03 200,00 20
...
Wir k?nnen den folgenden Code verwenden, um Daten werden in die Datentabelle eingefügt:
INSERT INTO sales (date, revenue, quantity)
VALUES ('2019-01-01', 100.00, 10),
('2019-01-02', 150.00, 15),
('2019-01-03', 200.00, 20);- Zeitreihendaten abfragen
Sobald wir die Beispieldaten eingefügt haben, k?nnen wir SQL-Abfragen verwenden, um die Zeitreihendaten zu extrahieren und zu analysieren. Hier sind einige h?ufig verwendete Abfragebeispiele:
- Verk?ufe innerhalb eines bestimmten Zeitraums abfragen:
SELECT date, revenue FROM sales WHERE date BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-01-31';
- Durchschnittliche Verk?ufe pro Tag berechnen:
SELECT date, AVG(revenue) FROM sales GROUP BY date;
- Finden Sie den Tag mit den h?chsten Verk?ufen:
SELECT date, revenue FROM sales ORDER BY revenue DESC LIMIT 1;
- Statistik von der monatliche Gesamtumsatz:
SELECT DATE_FORMAT(date, '%Y-%m') AS month, SUM(revenue) FROM sales GROUP BY month;
- Zeitreihenanalysefunktion
Zus?tzlich zu regul?ren SQL-Abfragen bietet MySQL auch einige integrierte Funktionen für eine erweiterte Zeitreihenanalyse. Hier sind einige Beispiele für h?ufig verwendete Funktionen:
- Gleitenden Durchschnitt berechnen:
SELECT date, revenue, AVG(revenue) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) FROM sales;
- J?hrliche Umsatzwachstumsrate berechnen:
SELECT date, revenue, (revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY date)) / LAG(revenue) OVER (ORDER BY date) AS growth_rate FROM sales;
- Ausrei?er im Umsatz erkennen:
SELECT date, revenue, IF(ABS(revenue - AVG(revenue) OVER ()) > 3 * STDDEV(revenue) OVER (), 'Anomaly', 'Normal') AS status FROM sales;
Mit diesen Funktionen k?nnen wir Folgendes durchführen Zeitreihenanalyse bequemer.
Zusammenfassung
In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte zur Verwendung der MySQL-Datenbank für die Zeitreihenanalyse vorgestellt und einige Beispiele für SQL-Abfragen und Beispiele für integrierte Funktionen bereitgestellt. Wenn Sie diese Techniken beherrschen, k?nnen Sie Zeitreihendaten besser verstehen und nutzen und verborgene Muster und Trends aufdecken.
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