Determinación de tamaños óptimos de contenedores de histogramas

En el análisis de datos, los histogramas son herramientas valiosas para representar visualmente la distribución de datos. Si bien es posible generar histogramas utilizando lenguajes de programación, ¿se puede realizar este proceso directamente dentro de SQL? La respuesta es sí, y la siguiente pregunta profundiza en este tema.

El principal desafío radica en definir los tamaños de los contenedores de histogramas. En la mayoría de los casos, el objetivo es agrupar datos en rangos predefinidos para obtener una representación más informativa y completa. La pregunta presentada proporciona una consulta SQL que agrupa los datos por una columna de números enteros llamada "total", pero también señala que las filas resultantes son demasiado numerosas, lo que dificulta la visualización de la distribución.

La solución radica en agrupar los datos en contenedores más grandes. La consulta SQL original se puede modificar para lograr esto:

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

La función REDONDEAR, con un argumento negativo, redondea los valores "totales" al intervalo predefinido más cercano. En este caso, el intervalo se establece en -2, lo que significa redondear a la centena más cercana (-2). Esto crea contenedores con rangos de [0-99], [100-199], etc.

Agrupar los datos por la columna "depósito" combina efectivamente los recuentos de los valores que se encuentran dentro de cada intervalo, lo que resulta en un histograma más conciso y significativo. El resultado sería similar al ejemplo proporcionado en la pregunta:

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| total      | count(total)  |
 ------------ --------------- 
|    30 - 40 |            23 | 
|    40 - 50 |            15 | 
|    50 - 60 |            51 | 
|    60 - 70 |            45 | 
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Esta técnica proporciona un método sencillo para crear histogramas en SQL, incluso cuando Tratar con datos numéricos. Al especificar tamaños de contenedores adecuados, los analistas pueden obtener una comprensión más clara de la distribución de datos y tomar decisiones más informadas.