69、SQL 技术综合解析与应用

SQL 技术综合解析与应用

1. 数据统计与分析

1.1 移动平均值计算

移动平均值计算具有超越其他统计方法的优势，它主要分为简单移动平均（SMA）、加权移动平均和指数移动平均。简单移动平均计算较为基础，通过对一定时间段内数据的平均值进行计算；加权移动平均则为不同时间段的数据赋予不同权重；指数移动平均对近期数据给予更高权重，能更及时地反映数据变化趋势。在 SQL 中，可使用窗口函数实现移动平均值的计算。

1.2 统计指标

• 均值 ：包含算术均值以及连续变量的均值，在处理连续变量时，需考虑其分布特性进行计算。
• 中位数 ：可通过多种方法计算，如 OFFSET - FETCH 结合 APPLY、PERCENTILE_CONT 函数、ROW_NUMBER 函数等。
• 众数 ：可采用自定义聚合计算或 TOP WITH TIES 方法来确定。
• 标准差与方差 ：用于衡量数据的离散程度，在分析数据稳定性时具有重要作用。

1.3 分布相关统计

• 正态分布 ：在许多实际场景中广泛存在，对于符合正态分布的数据，可利用其特性进行预测和分析。
• 偏度与峰度 ：偏度反映数据分布的不对称程度，峰度则描述数据分布的尖峰或扁平程度。

2. 查询优化