大橙子网站建设,新征程启航
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对于排序分析,应用的业务分析场景很多,例如所有销售大区的TOP5、按具体规则对数据集进行重新排序编号等,这些业务场景采用分析函数中排序函数,将很方便简单。
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:国际域名空间、网页空间、营销软件、网站建设、通川网站维护、网站推广。
当前常用的排序类分析函数包括:row_number()、rank()、dense_rank(),这三个函数都可应用在排序场景中,但 又有些许不同。
特点:对分组后的排序结果进行递增编号,出现同值的也是递增处理。
rank()特点:按分组后的排序结果进行递增编号,如出现相同值则序号一致,但相邻出现的不同值序号将从rown+N开始(rown为前一个值的序号,N为前一个值相同的个数)。
dense_rank()特点:和rank()相似,按分组后的排序结果进行递增编号,如出现相同值则序号一致,但相邻出现的不同值序号将从rown+1开始。
1.row_number()应用于 不区分同值排序 的业务场景;
2.rank()dense_rank()应用于 区分同值排序 的业务场景,至于用rank和dense_rank,则要看对同值排序后对序号递增方式的具体要求来定。
有了上述三个函数,对于日常公司分析大区销售排名、销售代表排名、部门费用项排名等等,将会非常的方便快捷。
在平时的工作中,由于主要接触ERP方面的业务数据处理,Oracle的分析函数一直没怎么使用,但随着公司开始做数据分析,Oracle的分析函数出现的越来越频繁。因此准备把分析函数中重要的几个常用函数用法分析下。
Lag(): 在查询中取出同一字段前N行的数据作为独立的列。
表达式理解为:按column2进行分组且根据column3进行排序,取column1前N行(往前数第N行)的列值,如果为空则用xxxx进行默认。
由此可以想到,采用该方式可以计算环比以及同比,同比与表间join,该函数将大大减少SQL的量。
Lead(): 在查询中取出同一字段后N行的数据作为独立的列。
表达式理解为:按column2进行分组且根据column3进行排序,取column1后N行(往后数第N行)的列值,如果为空则用xxxx进行默认。
lag和lead的函数,主要应用于查找前后行的列记录,使用这两个分析函数,可以减少子查询或表关联,并且能够大大提升sql语句性能。
在数据可视化的创建时,我们通常会根据当前的数据展示结果进行更深入的分析,这时高级分析函数则是我们完成这类作业的利器,OAC(Oracle数据分析云)为用户提供了即时的高级分析功能,包括聚类,非正常值的计算,参照线和参考线等功能。以下将举例为大家详细介绍如何在OAC(Oracle数据分析云)中使用高级分析函数功能。
添加高级函数至可视化(聚类)
首先,准备可视化,本文中的例子为分析来自不同城市客户的销售额与利润情况,添加聚类到可视化,将客户进行分群,原始可视化如下图所示,为散点图。
点击可视化,在左下角的属性面板中添加统计信息,选择聚类,系统默认使用k-means算法进行聚类,可切换至其他聚类算法,如分层聚类等,此外也可以定义分组数量,图示中不同的形状则表示经过聚类计算后的不同分组。
添加高级函数至可视化(趋势线)
同样在左下侧的属性面板选择添加趋势线,可视化将自动生成该数据的趋势线,且趋势线支持选用不同的计算方法,如线性,指数,多项式等,也可修改置信区间的百分比。
添加高级函数至可视化(参照线)
我们也可以在可视化中添加参考线,属性面板中选择添加参照线,设定参照线的依据是度量元素,方法和计算函数,效果如下图所示。
同样的方法,我们可以添加非正常值到可视化,高级函数功能能帮助我们更深入地洞察数据,丰富可视化显示内容,在接下来的文章中我们会为大家介绍可视化中更多实用的小技巧,敬请期待!