この記事では、SQLを用いて時系列データの集約と分析手法について詳しく解説します。時系列データはビジネスや研究で頻繁に利用されるため、その集約と分析は極めて重要なスキルとなります。
目次
時系列データとは
時系列データは、時間に関連する一連のデータポイントです。例えば、株価の変動、気温の変化、月次売上などが該当します。
SQLの基本構文
SQLでは、データの集約には主に`GROUP BY`、分析にはウィンドウ関数などが用いられます。
GROUP BYの基本形
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table
GROUP BY column1;
ウィンドウ関数の基本形
SELECT column1, aggregate_function(column2) OVER (PARTITION BY column3 ORDER BY column4)
FROM table;
時系列データの集約
時系列データの集約は、主に日、月、年などの単位で行われます。
日単位での集約
SELECT DATE(date_column), SUM(value_column)
FROM time_series_table
GROUP BY DATE(date_column);
| 日付 | 値の合計 |
|---|---|
| 2022-01-01 | 100 |
| 2022-01-02 | 150 |
月単位での集約
SELECT MONTH(date_column), SUM(value_column)
FROM time_series_table
GROUP BY MONTH(date_column);
| 月 | 値の合計 |
|---|---|
| 1月 | 250 |
| 2月 | 300 |
時系列データの分析
SQLのウィンドウ関数を用いて、時系列データを分析する方法を説明します。
移動平均の算出
SELECT date_column, AVG(value_column) OVER (ORDER BY date_column ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING)
FROM time_series_table;
| 日付 | 移動平均 |
|---|---|
| 2022-01-01 | 125 |
| 2022-01-02 | 130 |
まとめ
SQLを用いて時系列データの集約と分析を行う方法にはいくつかの手法があります。`GROUP BY`で日や月などの時間単位で集約を行い、ウィンドウ関数を用いて分析を行うことが可能です。具体的なコード例とその結果を元に、理解を深めてください。
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