＠IT：SQLクリニック（8） Page 1/3
本連載はSQLの応用力を身に付けたいエンジニア向けに、さまざまなテクニックを紹介する。SQLの基本構文は平易なものだが、実務で活用するには教科書的な記述を理解するだけでは不十分だ。本連載は、著名なメールマガジン「おら！オラ！ Oracle - どっぷり検証生活」を発行するインサイトテクノロジーのコンサルタントを執筆陣に迎え、SQLのセンス向上に役立つ大技小技を紹介していく。（編集局） 今回はOracle8i（リリース8.1.6）から実装されている分析関数について解説します。分析機能を理解しておくと、いままでは副問い合わせや複数回に分けていた問い合わせを1回のSQL文で簡単に行えるようになります。 分析関数の基本を理解しよう まず、分析関数とは、どのような関数であるのかを簡単に説明しておきましょう。 集計関数と分析関数の違いは？ 分析関数は、どのように処理されるの？ 分析関数は、どのような分
全ては時の中に… : 【SQL】GROUP BY句に指定する項目について
2007/10/1223:38 【SQL】GROUP BY句に指定する項目について SQLの集計関数(SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT等)を利用した場合、必ずGROUP BY句を指定する必要がある。 このGROUP BY句だが、SELECTステートメントの選択リスト上の記述によっては、少々、面倒な指定が必要になる。 以前の記事で紹介した式自体をGROUP BY句に指定する場合以外にも、以下のようなSQLでは、注意が必要である。 SELECT FIELD_A, MIN(FIELD_B), CASE FIELD_C WHEN 1 THEN SUM(FIELD_D) WHEN 2 THEN SUM(FIELD_D) * FIELD_E END WORK_FIELD_C FROM TEST_TABLE GROUP BY FIELD_A, FIELD_C, FIELD_E 【補足事
Five ways to visualize your pairwise comparisons | R-bloggers
[This article was first published on Recology, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. In data analysis it is often nice to look at all pairwise combinations of continuous variables in scatterplots. Up until recently, I have used the function splo
店舗の利益構造から考えるPOSデータ活用法
小売業に携わる方なら誰もが日々「売り上げや利益を拡大したい」と考えているだろう。その実現のためには、顧客動向を理解した店舗作り（品ぞろえ）が不可欠だ。一方で、顧客動向を把握するためには、POSデータが極めて重要な役割を担うことも周知の事実である。本連載では、既にPOS（Point Of Sale）システムを導入しており、以下のような小売業に共通する課題を抱える企業に、POSデータの分析手法や活用法、その実例などをお伝えしていく。 データ収集が中心でデータ活用ができていない POSデータの分析手法の進め方を知りたい データをマーケティング活動に生かしたい 第1回となる本稿では、店舗の利益を5つの利益構造に分け、それぞれをどのように拡大していくかという視点からとらえて、POSデータの活用目的と活用例を解説していく。 POSデータの活用目的 基本的なことではあるが、まずPOSデータの“活用目的”
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