汇总平均数/比值的坑

文章探讨了在统计平均车均单时遇到的问题,指出简单的平均数加总可能会导致错误结果。通过A、B两个城市的案例,说明正确计算全国车均单的方法应为总订单数除以总车辆数。同时,提到了在处理带有异常标签订单的数据时,如何巧妙利用`count(distinct)`来避免嵌套查询,并强调在计算时要特别注意条件的筛选。

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A城市:每天车总订单100(total_ord),一共20个车(total_vid),因此每天的车均单是5(avg_ord)

B城市:每天车总订单300,一共30个车,因此每天的车均单是10

在计算全国(假设只有A+B两个城市)

简单的车均单加总处以2即(10+5)/2=7.5,对应sql里面avg(avg_ord)

但是分开算真实的是:(100+300)/(20+30)=8,对应sql的sum(total_ord)/sum(total_vid)

所以但凡设计到平均数或者比值的时候,再加总看整体的时候,一定要注意

这里举个例子

v_id代表车id

order_id代表订单id

每个车会有多个订单

abnormal_flag代表这个订单有异常标签

create table avgtable(
city_id varchar(15) not null,
v_id int not null,
order_id int not null,
abnomal_flag int not null,
ptime datetime not null
);
insert into avgtable values('A',1,1001,0,'2019-07-01 10:00:00');
insert into avgtable values('A',1,1002,1,'2019-07-01 11:00:00');
insert into avgtable values('A',1
### 变压器数字孪生技术实现与应用 变压器数字孪生技术是一种基于物理模型、传感器更新和运行历史等数据集成的多学科融合方法,能够全面反映变压器的实际状态及其性能变化趋势。以下是关于其技术实现与具体应用场景的内容: #### 技术实现 数字孪生的核心在于构建虚拟空间中的实体映射,从而实现对实际设备的状态监控、预测维护等功能。对于变压器来说,其实现过程主要包括以下几个方面: - **数据采集**:利用物联网传感器网络获取变压器的关键参数,例如电压、电流、温度、频率和谐波分量等实时数据[^2]。 - **建模分析**:通过建立精确的数学模型来描述变压器的工作原理及特性曲线,在此基础上结合大数据算法完成负载能力评估、绝缘老化程度判断等工作[^3]。 - **仿真优化**:借助先进的计算工具进行动态行为模拟测试,帮助工程师更好地理解复杂工况下可能出现的各种情况,并据此制定合理的运维策略。 #### 应用场景 在电力行业中,变压器作为输配电系统的重要组成部分之一,其健康状况直接影响到整个电网的安全稳定运行。因此引入数字孪生概念具有重要意义: 1. **状态监测** - 使用三维电气拓扑图直观呈现内部结构布局;同时配合声光报警机制快速定位潜在风险源位置。 2. **预防性维修** - 基于长期积累的历史记录挖掘规律特征,提前预知可能发生的故障类型及其严重程度,减少意外停机时间成本损失。 3. **效率提升** - 对不同时间段内的用电需求做出灵活调整响应措施,提高整体资源利用率的同时降低运营费用支出。 4. **环境友好型发展路径探索** - 准确把握非线性负荷给设备带来的额外负担效应,促进节能减排目标达成进程加快步伐前行。 ```python # 示例代码片段用于展示如何处理来自传感器的数据 import numpy as np def analyze_transformer_data(sensor_readings): """ 分析变压器传感器读数 参数: sensor_readings (list): 来自多个传感器的一系列测量值 返回: dict: 各种指标的结果汇总表 """ results = {} # 计算平均温升 avg_temperature_rise = np.mean([reading['temperature'] for reading in sensor_readings]) results['avg_temp_rise'] = avg_temperature_rise # 判断是否存在过载现象 max_current = max(reading['current'] for reading in sensor_readings) rated_capacity = 800e3 # 额定容量(单位W) load_factor = max_current / (rated_capacity * 1e-3) # 转换为kA后再求比值 results['overload_status'] = 'Yes' if load_factor > 1 else 'No' return results ```
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