15、数据洞察与清理：图书馆访问与食品生产数据解析

数据洞察与清理：图书馆访问与食品生产数据解析

1. 图书馆访问数据趋势分析

在分析图书馆访问数据时，我们聚焦于六个州在 2009 年至 2014 年期间的访问情况。以下是相关数据表格：
| stabr | visits_2014 | visits_2009 | pct_change |
| — | — | — | — |
| TX | 72876601 | 78838400 | -7.56 |
| CA | 162787836 | 182181408 | -10.65 |
| OH | 82495138 | 92402369 | -10.72 |
| NY | 106453546 | 119810969 | -11.15 |
| IL | 72598213 | 82438755 | -11.94 |
| FL | 73165352 | 87730886 | -16.60 |

从表格中可以清晰看出，这六个州的图书馆访问量均呈现下降趋势。不过，与所有州和地区的数据相比，这些州的访问量百分比变化幅度相对较小。我们可以总结出：“在全国最大的几个州，2009 年至 2014 年间图书馆访问量下降了 8%至 17%。”同样，我们也可以针对中等规模和小规模的州进行类似的总结。

在这个过程中，我们运用了标准 SQL 技术，通过对数据进行分组和使用聚合函数来总结表格中的数据。通过连接不同的数据集，我们还发现了一些有趣的五年趋势。但需要注意的是，数据并非总是完美无缺的，有时会存在负数作为指标而非实际数值的情况，这就需要我们过滤掉这些行。

以下是一些可以尝试的挑战：
1. 虽然我们知道大多数地