sql中如何实现标准偏差计算公式？

ayukowa 2006-11-29 09:41:55

标准偏差 / (分析值- 中心值)^2
S = / ∑ ------------
√ (分析值得个数N-1)

要求：计算每天的分析值得标准偏差，每天的化验值个数n不固定，有多少算多少，中心值是固定的，就是计划值，要求计算偏差。

请问：这个如何实现？在sql中可以开方吗？

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caixia615 2006-11-29

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marco08 2006-11-29

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fish_yht 2006-11-29

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Hinco 2006-11-29

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可以啊
要看你传入的参数格式了，分析值是表格还是用逗号分割的字符串？前者用select赋值循环，后者可以用普通while循环
开方可以用power(底数，指数)这个函数来求，指数取0.5就可以了，结果的数据类型和底数相同

StarRains 2006-11-29

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可以：SQRT

wps2019数据分析加载项_数据分析的思维和⽅法⼈⽣/⼯作的结果=思维⽅式*热情*能⼒数据分析常⽤的⼯具技能：统计学、sql数据库、python、R、Excel、PPT 数据管理、分析、聚类定义问题->数据收集（清洗）->数据建模->分析并输出结论（实现数据的管理、分析、聚类等）数据分析岗位：项⽬经历（能⼒+思考+定位）、理论知识体系+实践（项⽬和能⼒范围）数据岗位要求：四点：运营策略、客户需求、业务增长点、产品改进点理解公司业务、建⽴运营分析体系搭建完善的指标体系、提供数据⽀持提供解决问题的策略和⽅案、撰写数据分析报告数据分析常⽤的思维⽅式： 1、结构化/⾦字塔画思维导图。重要的核⼼论点（⾦字塔顶：假设、问题、预测或者原因）->结果拆解（分论点，呈因果或者依赖关系）->MECE(相互独⽴，完全穷尽）->验证（论点可量化，可验证） 2、公式化在结构化基础上，加上数量关系（加减乘除）将论点进⾏量化分析，验证论点，梳理出指标体系。上下互为计算关系，左右呈关联。 3、业务化深⼊了解业务情况，结合具体业务进⾏分析，有效落地执⾏分析结果。结构化+公式化表⽰的是⼀种现象，业务化思维深究这种现象的原因，以数据结果推动业务。业务的思维模式可以衍⽣出基础的分析⽅法：象限法、多维法、假设法、指数法、⼆⼋法、对⽐法和漏⽃法。象限法：⽤户价值和⽤户流失度的⼆维象限，RFM(M：消费⾦额，F：消费频率，R：最近⼀次消费)，象限的划分（中位数，平均数，经验值）划分结果可⽤于⼀个策略落地。多维法：品类、时间、地区等。⽤户统计维度（性别、年龄等）、⽤户⾏为维度（注册⽤户、⽤户偏好、⽤户兴趣、流失等）、消费维度（消费⾦额、频率、⽔平等）、商品维度（商品品类、品牌、属性等） ->组成⽴⽅体，进⾏多维分析。其中⾟普森悖论：将维度和类别进⾏细化，避免⾟普森悖论。假设法：启发性思考，⽤于没有直观数据或线索可分析的时候。指数法：衡量统⼀标准->对数据进⾏加⼯（线性加权、反⽐例、log），得到指标（⽤户忠诚度、热度公式：log(UV+5*C,2）+(Tim- Init)/10 UV:独⽴访问，C:评论数）⼆⼋法：只抓重点，20%的变量产⽣80%的效果，持续关注topN有价值的数据，但注意仍不能放弃全局，拓宽思维。对⽐法：⽐例或⽐率的数据指标，有竞争对⼿、类别、特征属性、时间同⽐、转化、前后变化的对⽐。发现数据间的规律，结合多维对⽐、象限对⽐、假设对⽐等。漏⽃法：流程化思考，⽤于变化、过程、流程的分析。单⼀的漏⽃分析没有⽤，和其他分析思维结合，⽐如多维和对⽐等。如何锻炼数据分析思维：好奇⼼+⽣活中的练习。 2019-05-04 学习笔记学习笔记⼤数据特点：数据量、发⽣频率、数据种类费雪：农业领域的实验设计法 A/B测试（随机对照测验）：排除不需要的因素的评价⽅法。为同⼀个优化⽬标制定两个⽅案（⽐如两个页⾯），让⼀部分⽤户使⽤A⽅案，同时另⼀部分⽤户使⽤B ⽅案，统计并对⽐不同⽅案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同⽅案的优劣并进⾏决策。技能：统计学知识+数据处理能⼒+业务知识 CRM(客户关系分析⼯具）：如selfoffice 5w1h分析⽅法（when：时间 where：地点 who：性别年龄等 what：商品 why：购⼊⽬的 how：数量/销售形态/⾦额）贝叶斯概率：其中P(A/B)是在B发⽣的情况下，A发⽣的可能性。数据分析描述：直⽅图+散点图（描述数值型数据）正态分布：以平均值为中⼼，呈左右对称分类数据：交叉表+交叉分类平均值、中位数、众数标准差：表现数据的离散度百分位数：偏差值：把握在整体中位置的有效指标。 t检验：p value越⼩，显著⽔平越⾼。难以解释，侧重于运⽤层⾯，母集与⼦集存在偏差。数据可视化：柱形图、饼图、百分化柱形图、折线图、箱型图：最⼤最⼩值，箱体为25%～75%，中线表⽰中位数。数据清洗：异常数据重复项/缺失项模型：回归分析+统计决策树随机森林+适⽤于时间序列的ARIMA+寻找最优解的单纯性⽅法 R：完全免费的统计分析⼯具假设型+数据型 excel保存数据为CSV⽂件，⽂本形式的数据，可被多种软件读取。数据库与PHP语⾔结合，对录⼊错误数据可进⾏修正。数据分析的PDCA(计划、实施、评价和改善) PV：页⾯访问量 CVR：转换率 UV：独⽴访问量《商务数据分析与应⽤》《商务数据分析与应⽤》--读书笔记读书笔记⼀、商务数据分析原理⼀、商务数据分析原理数据分析流程：明确分析⽬的和框架、数据收集（内部和外部渠道）、数据处理、数据分析、数据可视化、撰写报告（结论建议和解决⽅案）数据分析原则：科学性、系统性、针对性、实⽤性和趋势性。

话不多说，上才艺！为了实现这个功能，类似于excel的STDEV()方法，我们需要写一个自定义函数，（报表属性=》代码）因为我的数据里面有的值为“NAN”,所以我需要排除掉这些数据，排除的方法参照：去除NAN数据接下来就是计算标准偏差了 #region "根据传入的数据集计算相对标准偏差" public function getStandardDeviation(dataArr as Object()) as string dim temp() as Object dim length as in

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