최적의 히스토그램 빈 크기 결정

데이터 분석에서 히스토그램은 데이터 분포를 시각적으로 표현하는 데 유용한 도구입니다. 스크립팅 언어를 사용하여 히스토그램을 생성하는 것이 가능하지만 이 프로세스를 SQL 내에서 직접 수행할 수 있습니까? 대답은 '예'입니다. 다음 질문은 이 주제에 대해 자세히 설명합니다.

주요 과제는 히스토그램 저장소의 크기를 정의하는 것입니다. 대부분의 경우 목표는 데이터를 미리 정의된 범위로 그룹화하여 보다 유익하고 포괄적인 표현을 얻는 것입니다. 제시된 질문은 "total"이라는 정수 열을 기준으로 데이터를 그룹화하는 SQL 쿼리를 제공하지만, 결과 행이 너무 많아 분포를 시각화하기 어렵다는 점도 지적합니다.

해결책은 데이터를 버킷팅하는 데 있습니다. 더 큰 쓰레기통에. 원래 SQL 쿼리를 수정하여 다음을 달성할 수 있습니다.

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

음수 인수를 사용하는 ROUND 함수는 "총계" 값을 가장 가까운 사전 정의된 간격으로 반올림합니다. 이 경우 간격은 -2로 설정됩니다. 즉, 가장 가까운 100(-2)으로 반올림됩니다. 이렇게 하면 [0-99], [100-199] 등의 범위를 갖는 bin이 생성됩니다.

"버킷" 열을 기준으로 데이터를 그룹화하면 각 간격 내에 해당하는 값의 개수가 효과적으로 결합되어 결과적으로 더욱 간결하고 의미 있는 히스토그램. 출력은 질문에 제공된 예와 유사합니다.

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| total      | count(total)  |
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|    30 - 40 |            23 | 
|    40 - 50 |            15 | 
|    50 - 60 |            51 | 
|    60 - 70 |            45 | 
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이 기술은 SQL에서 히스토그램을 생성하는 간단한 방법을 제공합니다. 숫자 데이터를 다루고 있습니다. 적절한 빈 크기를 지정함으로써 분석가는 데이터 분포를 더 명확하게 이해하고 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.