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SQLにおけるウィンドウ処理の基礎と応用例

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SQLにおけるウィンドウ処理は、データ分析やレポート作成において非常に重要な役割を果たします。この記事では、ウィンドウ処理の基本的な概念と応用例について詳しく解説します。
目次

ウィンドウ処理とは

ウィンドウ処理（Window Function）とは、データセットの特定の範囲（ウィンドウ）に対して関数を適用するSQLの機能です。集計、ランキング、平均などの計算を行う際に、全体ではなく、特定の範囲やグループ内でのみ処理を行いたい場合に使用されます。

ウィンドウ関数の種類

  • 集計関数：SUM, AVG, COUNTなど
  • ランキング関数：ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANKなど
  • 解析関数：LEAD, LAG, FIRST_VALUEなど

ウィンドウ処理の応用例

ウィンドウ処理は、多くの実践的なシナリオで利用されます。以下にいくつかの応用例を挙げます。

時系列データの分析

時系列データに対して移動平均や累積合計を計算する際にウィンドウ関数が有効です。例えば、日々の売上データに対して、7日間の移動平均を計算することで、短期的なトレンドを捉えることができます。 
SELECT 
    Date,
    Sales,
    AVG(Sales) OVER (ORDER BY Date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS MovingAverage
FROM SalesData;

ランキングと比較

特定のカテゴリやグループ内でのランキングを作成することができます。たとえば、各部門で最も売上の高い商品をランキング形式で表示することが可能です。 
SELECT 
    Department,
    Product,
    Sales,
    RANK() OVER (PARTITION BY Department ORDER BY Sales DESC) AS Rank
FROM ProductSales;

前行・次行との比較

LEADやLAG関数を使用することで、ある行のデータを前行や次行のデータと比較することが可能です。これは、時系列データで前日比の計算などに使用されます。 
SELECT 
    Date,
    Sales,
    LAG(Sales, 1) OVER (ORDER BY Date) AS PreviousDaySales
FROM SalesData;

まとめ

ウィンドウ処理は、SQLを使ったデータ分析の中で非常に強力なツールです。基本的な概念を理解し、さまざまな応用例を実践することで、データ分析の幅を大きく広げることができます。特に、ビジネスの意思決定を支援するレポート作成やデータサイエンスの分野での活用が期待されます。
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データ分析 SQL ウィンドウ処理

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