この記事では、SQLの`GROUP BY`を使って時系列データを周期的に集計する方法を詳しく解説します。日付や時刻のデータを効率的にまとめる方法を示すことで、ビジネスやデータ分析でよく遭遇する問題を解決します。
目次
GROUP BYの基本概念
GROUP BYはSQLでレコードを特定の条件でグループ化するための構文です。特に時系列データを扱う際には非常に有用です。
基本形式
SELECT 列名1, 列名2, 集計関数(列名3)
FROM テーブル名
GROUP BY 列名1, 列名2;
時系列データとは
時系列データは、時間に依存する一連のデータポイントを意味します。株価、気温、売上など、時間とともに変化する多くの現象がこのカテゴリに該当します。
時系列データの特性
- 連続性：時間の経過とともにデータが生成される
- 周期性：一定の周期で特定のパターンが現れる可能性がある
- トレンド：長期的な上昇や下降が見られる場合がある
GROUP BYを使った時系列データの周期的な集計
日次集計
SELECT DATE(日付列) as 日付, COUNT(*) as データ数
FROM テーブル名
GROUP BY DATE(日付列);
週次集計
SELECT WEEK(日付列) as 週番号, COUNT(*) as データ数
FROM テーブル名
GROUP BY WEEK(日付列);
月次集計
SELECT MONTH(日付列) as 月, COUNT(*) as データ数
FROM テーブル名
GROUP BY MONTH(日付列);
実例：売上データの時系列集計
| 日付 | 売上 |
|---|---|
| 2023-01-01 | 10000 |
| 2023-01-01 | 15000 |
| 2023-01-02 | 20000 |
週次集計のSQLクエリ
SELECT WEEK(日付) as 週番号, SUM(売上) as 合計売上
FROM 売上データ
GROUP BY WEEK(日付);
まとめ
この記事で学んだ`GROUP BY`を使った時系列データの集計方法は、ビジネスや研究で非常に役立つテクニックです。日次、週次、月次といった集計単位に応じて柔軟にデータを扱うことができるようになります。
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