この記事では、SQLで時系列データの処理と変換に関する方法について詳しく解説します。時系列データは、日々の売上、気温、株価など、時間に依存する情報を扱う場面で頻繁に遭遇します。SQLを使ってこのようなデータを効率的に処理、変換するテクニックは多く存在するのですが、ここでは基本的な処理から高度な処理まで、幅広くカバーします。
目次
時系列データとは
時系列データとは、時間の経過に伴う数値の変化を記録したデータです。たとえば、日々の売上高や月ごとの気温、年間の株価などがこれに該当します。
時系列データの基本的な処理
日付のフォーマット変更
時系列データを扱う際、日付のフォーマットが揃っていない場合があります。SQLでは`DATE_FORMAT`関数を使って日付のフォーマットを変更することができます。
SELECT DATE_FORMAT(date_column, '%Y-%m-%d')
FROM table_name;
| 元の日付 | 変換後の日付 |
|---|---|
| 2022-01-01 12:34:56 | 2022-01-01 |
時系列データのソート
時系列データを時間順にソートするには、`ORDER BY`を用います。
SELECT * FROM table_name
ORDER BY date_column ASC;
時系列データの高度な処理
移動平均の計算
時系列データにおいては、短期のノイズを除去するために移動平均がよく用いられます。SQLで移動平均を計算するには、`AVG()`関数と`OVER()`句を用います。
SELECT date_column, AVG(value_column) OVER (ORDER BY date_column ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 2 FOLLOWING) as moving_average
FROM table_name;
| 日付 | 値 | 移動平均 |
|---|---|---|
| 2022-01-01 | 10 | 13 |
| 2022-01-02 | 15 | 14 |
| 2022-01-03 | 14 | 12 |
時系列データの差分取得
前日との差分を計算する場面も多く、SQLでは`LEAD()`や`LAG()`関数を用いて差分を取得します。
SELECT date_column, value_column - LAG(value_column, 1) OVER (ORDER BY date_column) as difference
FROM table_name;
| 日付 | 値 | 差分 |
|---|---|---|
| 2022-01-01 | 10 | null |
| 2022-01-02 | 15 | 5 |
| 2022-01-03 | 14 | -1 |
まとめ
この記事では、SQLで時系列データを効率的に処理、変換する方法を詳細に説明しました。日付のフォーマット変更から高度な処理まで、多くのテクニックが存在します。これらのテクニックをマスターすることで、時系列データをより高度に分析することができるでしょう。
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