Bestimmen der optimalen Histogramm-Bin-Größen

In der Datenanalyse sind Histogramme wertvolle Werkzeuge zur visuellen Darstellung der Datenverteilung. Obwohl es möglich ist, Histogramme mithilfe von Skriptsprachen zu erstellen, kann dieser Prozess direkt in SQL durchgeführt werden? Die Antwort lautet „Ja“, und die folgende Frage befasst sich mit diesem Thema.

Die größte Herausforderung besteht in der Definition der Größen der Histogramm-Bins. In den meisten Fällen besteht das Ziel darin, Daten in vordefinierte Bereiche zu gruppieren, um eine informativere und umfassendere Darstellung zu erhalten. Die vorgestellte Frage stellt eine SQL-Abfrage bereit, die Daten nach einer ganzzahligen Spalte mit dem Namen „total“ gruppiert. Sie stellt jedoch auch fest, dass die resultierenden Zeilen zu zahlreich sind, was die Visualisierung der Verteilung erschwert.

Die Lösung liegt in der Einteilung der Daten in Buckets in größere Behälter. Die ursprüngliche SQL-Abfrage kann geändert werden, um Folgendes zu erreichen:

SELECT ROUND(total, -2) AS bucket,
       COUNT(*) AS count
FROM faults
GROUP BY bucket;

Die ROUND-Funktion mit einem negativen Argument rundet die „Gesamtwerte“ auf das nächste vordefinierte Intervall. In diesem Fall wird das Intervall auf -2 eingestellt, was bedeutet, dass auf die nächsten 100 (-2) gerundet wird. Dadurch werden Bins mit Bereichen von [0–99], [100–199] usw. erstellt.

Durch das Gruppieren der Daten nach der Spalte „Bucket“ werden die Zählungen für Werte, die in jedes Intervall fallen, effektiv kombiniert, was zu … ein prägnanteres und aussagekräftigeres Histogramm. Die Ausgabe würde dem Beispiel in der Frage ähneln:

 ------------ --------------- 
| total      | count(total)  |
 ------------ --------------- 
|    30 - 40 |            23 | 
|    40 - 50 |            15 | 
|    50 - 60 |            51 | 
|    60 - 70 |            45 | 
------------------------------

Diese Technik bietet eine unkomplizierte Methode zum Erstellen von Histogrammen in SQL, auch wenn Umgang mit numerischen Daten. Durch die Angabe geeigneter Bin-Größen können Analysten ein klareres Verständnis der Datenverteilung erlangen und fundiertere Entscheidungen treffen.