Détermination des tailles optimales des compartiments d'histogramme

Dans l'analyse des données, les histogrammes sont des outils précieux pour représenter visuellement la distribution des données. Bien qu'il soit possible de générer des histogrammes à l'aide de langages de script, ce processus peut-il être réalisé directement dans SQL ? La réponse est oui, et la question suivante approfondit ce sujet.

Le principal défi réside dans la définition des tailles des bacs d'histogramme. Dans la plupart des cas, l'objectif est de regrouper les données dans des plages prédéfinies pour obtenir une représentation plus informative et plus complète. La question présentée fournit une requête SQL qui regroupe les données par une colonne entière appelée « total », mais elle note également que les lignes résultantes sont trop nombreuses, ce qui rend difficile la visualisation de la distribution.

La solution réside dans le regroupement des données. dans des bacs plus grands. La requête SQL d'origine peut être modifiée pour obtenir ceci :

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

La fonction ROUND, avec un argument négatif, arrondit les valeurs "totales" à l'intervalle prédéfini le plus proche. Dans ce cas, l'intervalle est fixé à -2, ce qui signifie arrondir aux 100 (-2) les plus proches. Cela crée des compartiments avec des plages de [0-99], [100-199], etc.

Le regroupement des données par colonne « compartiment » combine efficacement les décomptes des valeurs comprises dans chaque intervalle, ce qui entraîne un histogramme plus concis et significatif. Le résultat ressemblerait à l'exemple fourni dans la question :

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| total      | count(total)  |
 ------------ --------------- 
|    30 - 40 |            23 | 
|    40 - 50 |            15 | 
|    50 - 60 |            51 | 
|    60 - 70 |            45 | 
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Cette technique fournit une méthode simple pour créer des histogrammes en SQL, même lorsque traiter des données numériques. En spécifiant les tailles de compartiments appropriées, les analystes peuvent obtenir une compréhension plus claire de la distribution des données et prendre des décisions plus éclairées.