[SQL] 확률 통계 기능

확률 통계 기능

1 누적

1.1 기초 누적

1.2 조 누적

1.3 누적 확률

2 전 월 대비 전년

3 일 활 착 률 계산

복습:
MySQL 언어 실행 순서

from
on
join
where
group by （  sum()     ）
having
select
distinct
union
order by

거듭
1.1 기초 누적
주문서 만 들 기

create table SC (id varchar(10),dt datetime(10),orderamt decimal(18,1));
insert into SC values('01' , '2018-01-01' , 2);
insert into SC values('02' , '2018-01-02' , 3);
insert into SC values('03' , '2018-01-03' , 5);
insert into SC values('04' , '2018-01-04' , 10);
select * from SC;

Output:
id
dt
orderamt
01
2018-01-01
2
02
2018-01-02
3
03
2018-01-03
5
04
2018-01-04
10
누적 알고리즘
  • 부 등 값 으로 연결 하기   • 실행 순서: 먼저 join on, 그 다음 group by, sum

select a.id, a.dt, a.orderamt, sum(b.orderamt) as cum 
	from SC a
	join SC b
	on a.dt >= b.dt  
	group by a.id, a.dt, a.orderamt;

Output:
id
dt
orderamt
cum
01
2018-01-01
2
2
02
2018-01-02
3
5
03
2018-01-03
5
10
04
2018-01-04
10
20
1.2 조 누적
주문서 만 들 기

create table SC (id varchar(10),dt datetime(10),orderamt decimal(18,1));
insert into SC values('01' , '2018-01-01' , 2);
insert into SC values('02' , '2018-01-02' , 7);
insert into SC values('03' , '2018-02-03' , 5);
insert into SC values('04' , '2018-02-04' , 10);
select * from SC;

Output:
id
dt
orderamt
01
2018-01-01
2
02
2018-01-02
7
03
2018-02-03
5
04
2018-02-04
10
누적 알고리즘: 월 별로 그룹 을 나 누 어 누적 합 니 다.
  • 부 등 값 으로 연결 하기   • 실행 순서: 먼저 join on, 그 다음 group by, sum
방법 1: 가장 간단 한 MySQL 문법 으로 쓰기

select a.id, a.dt, a.orderamt, sum(b.orderamt) as cum 
	from SC a
	join SC b
	on a.dt >= b.dt and substr(a.dt, 1, 7) = substr(b.dt, 1, 7)
	group by a.id, a.dt, a.orderamt;

	--   ：substr(string, start, length)

방법 2: 창 함수: 한 마디 로 해결!!

select *, 
    sum(orderamt) over (partition by substr(dt, 1, 7) order by dt) as cum 
    from SC; 

	--         ：      ，partition by ，order ，sum  

Output:
id
dt
orderamt
cum
01
2018-01-01
2
2
02
2018-01-02
7
9
03
2018-01-03
5
5
04
2018-01-04
10
15
1.3 누적 확률
계산 사고:   • 첫 번 째 단계: 한 달 에 sumtotalk 의 표 • 2 단계: 1.2 로 얻 은 월 별 누적 / 월 별 sumtotal 의 시계, 누적 확률% 획득
방법 1: 가장 간단 한 MySQL 문법 으로 쓰기

select aa.id, aa.dt, bb.mon, aa.orderamt, aa.cum, bb.total, 
    (round(cum * 100.00 / total ,2)  || '%' )  as cum_pct 
    
    from (
    
        (select a.id, a.dt, a.orderamt, substr(a.dt, 1, 7) as mon,sum(b.orderamt) as cum
            from SC a
            join SC b
            on a.dt >= b.dt and substr(a.dt, 1, 7) = substr(b.dt, 1, 7)
            group by a.id, a.dt, a.orderamt) aa    -- Step1.      

        left join --Step3.  aa  /bb         %

        (select dt, substr(dt, 1, 7) as mon, sum(orderamt) as total 
            from SC
            group by mon) bb     -- Step2.   sum_total    

        on aa.mon = bb.mon
        
    );
        

방법 2: 창 함수 partition by 로 쓰기

select aa.id, aa.dt, aa.mon, aa.orderamt, aa.cum, bb.total, 
    (round(cum * 100.00 / total ,2)  || '%' )  as cum_pct  from
    
    (
    
    (select *, substr(dt, 1, 7) as mon,
        sum(orderamt) over (partition by substr(dt, 1, 7) order by dt) as cum 
        from SC) aa -- Step1.      
    
    left join --Step3.  aa  /bb         %

    (select substr(dt, 1, 7) as mon, sum(orderamt) as total 
        from SC 
        group by mon) bb  -- Step2.   sum_total    

    on aa.mon = bb.mon
    
    );

Output:
id
dt
mon
orderamt
cum
total
cum_pct
01
2018-01-01
2018-01
2
2
9
22.22%
02
2018-01-02
2018-01
7
9
9
100.0%
03
2018-02-01
2018-02
5
5
15
33.33%
04
2018-02-02
2018-02
10
15
15
100.0%
2. 전년 동기 대비
3. 일 일, 유 존 률 을 계산한다.
참고 문헌 [1] 초 형의 잡화점https://cloud.tencent.com/developer/article/1587654
[2] 동기 대비, 전 월 대비 계산https://cloud.tencent.com/developer/article/1587652
[3] 통계 일 일 · 유치https://cloud.tencent.com/developer/article/1587655