Функция AVG в SQL позволяет быстро и легко вычислять среднее значение группы чисел. Это очень полезная функция для анализа данных и выявления тенденций.
1. Основы функции AVG в SQL
Рассмотрим базовый синтаксис SQL функции AVG:
SELECT AVG(column) FROM table;
Этот запрос вычислит среднее значение данных в указанном столбце table. Например, чтобы найти средний возраст всех клиентов:
SELECT AVG(age) AS average_age FROM customers;
1.1. Синтаксис и особенности AVG
По умолчанию функция AVG учитывает все значения столбца при вычислении среднего. Чтобы исключить повторяющиеся значения, используйте DISTINCT:
SELECT AVG(DISTINCT salary) FROM employees;
Это вычислит среднюю уникальную зарплату.
Также обратите внимание, что AVG игнорирует NULL значения. Поэтому если часть данных отсутствует, это не исказит результат.
1.2. Использование AVG в предложении SELECT
Функцию AVG можно комбинировать с другими функциями, например округлить результат:
SELECT ROUND(AVG(price), 2) AS average_price FROM products;
Также можно вычислять среднее по формуле из нескольких столбцов:
SELECT AVG(price * quantity) AS total_value FROM orders;
Это даст среднюю общую стоимость заказов.
1.3. AVG с группировкой в GROUP BY
Часто нужно вычислить отдельные средние значения для разных групп данных. Например, средний чек за месяц:
SELECT DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m') AS month, AVG(total) AS average_checkout FROM orders GROUP BY month
Здесь мы сгруппировали данные по месяцу с помощью GROUP BY и вычислили средний чек для каждого месяца.
2. Примеры использования AVG на практике
2.1. Анализ эффективности маркетинговых кампаний
Предположим, у нас есть данные о маркетинговых кампаниях компании за последний год в таблице campaigns:
| id | channel | clicks | orders |
| 1 | 1500 | 350 | |
| 2 | 8000 | 1024 | |
| 3 | Google Ads | 12000 | 2048 |
Чтобы проанализировать эффективность, можно вычислить средние показатели CTR (Click-through rate) и конверсии для каждого канала:
SELECT channel, ROUND(AVG(clicks/orders), 2) AS ctr, ROUND(AVG(orders/clicks*100), 2) AS conv FROM campaigns GROUP BY channel;
Это позволит выявить самые эффективные каналы для привлечения клиентов.
2.2. Анализ успеваемости студентов университета
Рассмотрим применение SQL функции AVG для анализа успеваемости студентов. Имеется таблица grades с оценками:
2.3. Вычисление средней стоимости товаров интернет-магазина
Для интернет-магазинов важно отслеживать среднюю стоимость товаров по категориям. Это помогает оптимизировать ценообразование и ассортимент.
Например, имеется таблица products с полями:
- id - уникальный идентификатор товара
- name - название
- category - категория (одежда, электроника, косметика и т.д.)
- price - цена
Тогда запрос будет таким:
SELECT category, AVG(price) AS average_price FROM products GROUP BY category ORDER BY average_price DESC;
Это выведет среднюю цену товаров в каждой категории, отсортированную по убыванию. На основании полученных данных мы можем скорректировать цены в определенных категориях, чтобы они соответствовали среднерыночным.
2.4. Выявление отклонений средних показателей
Очень полезно анализировать отклонения текущих данных от исторических средних значений. Это позволяет выявлять аномалии и нестандартные ситуации.
Например, имеются ежедневные метрики веб-сайта за последние 2 года:
- visits - количество визитов
- pageviews - просмотры страниц
- revenue - выручка
Тогда можно вычислить исторические средние показатели:
SELECT AVG(visits) AS average_visits, AVG(pageviews) AS average_pageviews, AVG(revenue) AS average_revenue FROM metrics WHERE created >= '2020-01-01';
А затем сравнить с текущими данными за последнюю неделю, чтобы найти значимые отклонения.
