SQL実践講座-＠ITSQLの基礎 「SELECT」文を覚えよう 連載：SQL実践講座（1） RDBMSの普及にともない、SQLの重要性も増してきている。本連載では、効率的にRDBMSにアクセスするためのエッセンスを紹介していく
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
再帰SQL — Let's Postgres
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 板垣 貴裕 共通表式 WITH 句と再帰SQL (WITH RECURSIVE) は PostgreSQL 8.4 の新機能です。WITH と WITH RECURSIVE それぞれの説明と、実際の利用例として再帰クエリを使ったロック競合解析の方法を解説します。 共通表式 WITH 句 あるクエリの中で他のクエリの結果を使う方法には、既にサブクエリがあります。WITH 句は、サブクエリの結果に名前をつけ、クエリの複数の箇所からその結果を参照するための構文です。そのクエリの中だけで使用できる一時表 (TEMP TABLE) を作るのに近い動作になります。 利用例としては、あるサブクエリの結果を複数の列と比較する場合が挙げられます。例えば以下のように、表 keyword_list から取得した結果を、表 document の keyword1, key
pandasにsqlでよくやる処理をやらせてみる | mwSoft
概要 pythonによるデータ分析入門を参考に、MovieLens 1Mを使ってsqlで普段やってるようなこと（joinとかgroup byとかsortとか）をpandasにやらせてみる。 ファイルの読み込み 落としてきたファイルを解凍すると、movies.dat、rating.dat、users.datという3つのファイルが入っているので、read_csvで読み込む。 import pandas as pd movies = pd.read_csv( 'ml-1m/movies.dat', sep='::', header=None, names=['movie_id', 'title', 'genres'] ) ratings = pd.read_csv( 'ml-1m/ratings.dat', sep='::', header=None, names=['user_id', 'mo
SQL講座
データベースの種類と概要 リレーショナル型・データベースをはじめデータベースの種類とその概要の解説 SQLの概要 SQLの構成などSQLの概要 リレーショナル・データベースの関係演算 リレーショナル型・データベースの関係演算である選択、射影と結合の解説 「データベース/スグ解る！最新「データベース」機能」 キーマンズネットのデータベースの基礎の解説 Accessで試してみよう C言語やVisual Basicなどのプログラム言語の習得と同じで、SQLも実際にSQL文を入力して実行することでより早く、確実にマスターすることができる。ここではAccessでSQLを実行する方法を解説している。 MySQLで試してみよう 無料で使えるMySQLでデータベースとSQLを操作する方法を解説 MySQLのダウンロード MySQLのダウンロード方法 MySQLのインストール MySQLのインストール方法の
[SQL Server]データを期間別に集計する
SQL Serverで集計表を出力日付をDATETIME型で管理している場合、CONVERT関数、DATEPART関数を使って、日、週、月、年別の集計結果を出力することができます。 週別の集計は日曜はじまりなので注意する 集計方法日次集計 -- 日次(CONVERT) SELECT CONVERT(VARCHAR, 日付, 111) , COUNT(*) FROM テーブル名 GROUP BY CONVERT(VARCHAR, 日付, 111) -- 日次(DATEPART) SELECT DATEPART(YEAR, 日付) , DATEPART(MONTH, 日付) , DATEPART(DAY, 日付) , COUNT(*) FROM テーブル名 GROUP BY DATEPART(YEAR, 日付) , DATEPART(MONTH, 日付) , DATEPART(DAY, 日付)
![[SQL Server]データを期間別に集計する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ef3ff5a8be26bafc2d7cbb571d56c22794907779/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fskill-note.net%2Fwp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F07%2Fsqlserver.png)
副問合せを使った複雑な条件指定
これまでの連載では、条件に「列」と「値」を指定したシンプルな条件指定の方法を紹介してきました。 例えば「給与が3000ドル以上（WHERE sal>3000）」や「部門番号が10（WHERE deptno=10）」のように、条件に「列」と「値」を指定して、必要なデータを取得することができます。 しかし、業務システムで必要なSQL文を書くときには、もう少し複雑な条件を指定したい場面もあるでしょう。例えば、「ある社員と同じ部門に所属する社員は誰か」や「全社員の平均給与より給与が高い人は誰か」を調べたい場合には、どのように条件を指定すればよいでしょうか。 今回は、このような場合に便利な「副問合せ」について説明します。 副問合せとは 副問合せを使った複雑な条件指定の方法について、実際の例を使って考えてみましょう。 「社員SCOTTと同じ部門に所属する社員は誰か」を調べるには、どのようなSQLを書け
Access SQL初心者入門講座
・JavaScript初心者入門講座 を次のステップとしてご活用ください。データベースはAccessを使っています。 ・より本格的なデータベースを学びたい場合は MySQL初心者入門講座 をおすすめします。 AccessでSQL文を学ぶ時には、SQLリファレンスが一冊あると便利です。 リファレンスとは「参照する」という意味です。 プログラミングの学習で言えば、「使い方が書かれた本」と考えればよいでしょう。 つまり、SQL文の辞書的な使い方をする本です。 なぜリファレンスが必要なのか？ Accessで使えるSQL文を知ること、調べることにはもちろん便利なのですが、 他にも大きなメリットがあります。 例えば、他のデータベースではどんな風にSQL文を書くのかとか、 他のデータベースで使える便利な機能などが、いろいろ比較できるからです。 Accessで難しいことが、他のデータベースでは簡単にできた
Access関数一覧 - Officeのチカラ
日付・時刻関数 関数 構文 説明 Date関数 Date システム日時から現在の日付を返す DateAdd関数 DateAdd(単位, 時間, 日時) 日時に時間を加算する DateDiff関数 Da
Microsoft サポート
すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Platform Windows 365 開発者
分析関数 OVER (PARTITION BY ～ ORDER BY ～) - shodai memo
グループ毎の件数 select 社員マスタ.* ,count(*) over( partition by 課コード) as 課人数 from 社員マスタ 課コード毎の人数も出力する グループ毎の最大値 select 社員マスタ.* ,max(年齢) over( partition by 課コード) as 課高齢 from 社員マスタ 課コード毎の最高年齢も出力する グループ毎の合計数 select 社員マスタ.* ,sum(基本給) over( partition by 課コード) as 課基本給 from 社員マスタ 課コード毎の基本給合計も出力する グループ毎のランク select 社員マスタ.* ,rank() over( partition by 課コード order by 基本給 desc) as 課基本給ランク from 社員マスタ 課コード毎の基本給高額順位も出力する 基本給
Window関数 — Let's Postgres
また、CREATE FUNCTION 文でユーザ定義のWindow関数を追加することもできますが、バージョン 8.4 ではC言語で関数を記述する必要があります。SQLやPL/pgSQLは使えないので、敷居は高いかもしれません。 例 典型的なWindow関数の使い方を挙げます。この他にも、これまで複雑なSQLが必要だったさまざまなケースを効率化できる可能性がありますので、SQLパズルだと思って試してみてください。。 連番付与 連番付与を行います。ソートした後、番号をふるのがポイントです。 SELECT row_number() OVER (), * FROM (SELECT * FROM tbl ORDER BY sortkey) AS t; ただし、結果の最大行数を指定するには、row_number との値の比較ではなく、これまでどおり LIMIT 句を使ってください。row_number
２つのテーブルから条件に一致しないデータ抽出
２つのテーブルから条件に一致しない行のみ抜き出しCSV か他のテーブルに抜き出す処理を作ろうと思っています。 そこで質問なのですが、以下の２つのテーブルから 条件に一致しないコードのみ抜き出すSQL文などありますか？ ----------------------------------------- マスターテーブル コード、ネーム１、ネーム２、店コード １、あ、い、６ ２、う、え、８ ３、お、か、４ ４、き、く、２ 店コードテーブル 店コード、店区分 １、スーパー ２、コンビニ ３、デパート ４、ホームセンター ------------------------------------------ 条件は、マスターテーブルの店コードが店コードテーブルに存在 しないデータのみ抽出です。 抽出結果は、以下の様にしたいです。 １、あ、い、６ ２、う、え、８ このような考え大丈夫でしょうか？ SE
Funnel analysis
1. An overview of funnel analysis Funnel analysis is one of the two most common types of platform analytics performed with web analytics data. The concept behind funnel analysis is straightforward. Your platform is designed to support users working through one or more different workflows: where each workflow is a series of steps necessary to deliver a specific outcome. Examples of workflows includ
【SQL日付関数】YEAR – 日付値から年を取得する（SQL Server） – SQL Master データベースエンジニアとセキュリティエンジニアとLinuxエンジニアのための情報
SQL ServerではYEAR関数を使って日付値から年を取得することができます。YEAR関数の他にDATEPART関数で日付値から年を取得することができます。DATEPART関数は年だけではなく、月や日も取得することができますが、YEAR関数は年のみ取得可能です。 文法： YEAR(value) valueで指定した日付値から年を数値として取得する。 使用例：誕生日から年を数値として取得する。 SELECT birthday, YEAR(birthday) FROM tbEmpTable; birthday YEAR(birthday) —————————————————————————– 1978-09-26 00:00:00 1987 1983-04-01 00:00:00 1983 SQLコマンド辞典に戻る
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PostgreSQL/SQL/日付・時刻関連/週別(月-日)の集計 - yanor.net/wiki
Aggregate SQL query grouping by month
クエリ 日別（年月日）のデータを曜日別に項目を分け週別で集計する: ACCESSとVBAとシステム開発
National College of Ireland Hdip 2013/2014 Michelle Normoyle X13122312 shelley_norms@hotmail.com Analysis of US Domestic Flights Dissertation Executive Summary The purpose of the project was to develop a business intelligence system that would provide in