SQLにおいて、データ分析の精度を高めるためには、単純なSELECT文よりも高度な関数や方法を使う必要があります。その中でも、ウィンドウ関数とAVG関数は非常に強力なツールです。この記事では、ウィンドウ関数とAVG関数を組み合わせて、複雑なデータ分析を行う具体的な手法について解説します。
目次
ウィンドウ関数とは？
ウィンドウ関数は、集合関数（SUM、AVGなど）と異なり、行ごとに異なる値を返すSQLの関数です。これによって、各行に対する集計結果を得ることができます。
基本的な使い方
ウィンドウ関数は通常、OVER()句と組み合わせて使用されます。基本的な形式は以下のようになります。
SELECT 関数名(...) OVER (PARTITION BY カラム名 ORDER BY カラム名) FROM テーブル名;
AVG関数とは？
AVG関数は、指定された列の平均値を計算するSQLの関数です。
基本的な使い方
AVG関数の基本的な使い方は非常にシンプルです。
SELECT AVG(カラム名) FROM テーブル名;
ウィンドウ関数とAVG関数を組み合わせる方法
ウィンドウ関数とAVG関数を組み合わせることで、各行に対する平均値を求める際により高度な分析が可能になります。
具体的な例
以下は、社員テーブル（employees）から、各部門（department）の平均給与（salary）を求める例です。
SELECT department, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) FROM employees;
| 部門 | 給与 | 部門ごとの平均給与 |
|---|---|---|
| 営業 | 5000 | 5500 |
| 営業 | 6000 | 5500 |
| 開発 | 7000 | 7000 |
解説
このSQL文は、employeesテーブルのdepartment列を基に分割（PARTITION BY）、その中でsalary列を基に順序付け（ORDER BY）しています。そして、AVG関数で各部門の平均給与を計算しています。
まとめ
ウィンドウ関数とAVG関数を組み合わせることで、行ごとに異なる値を持つ複雑なデータセットに対しても、効率よく高度な分析を行うことができます。具体的なコード例とその実行結果を理解することで、より深いデータ分析の第一歩を踏み出しましょう。
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