聚合函數(shù)求數(shù)據(jù)平均值，使用的是avg()函數(shù)。

這看似簡單，但實(shí)際操作中卻常常會遇到一些棘手的問題。 我曾經(jīng)協(xié)助一個電商團(tuán)隊分析銷售數(shù)據(jù)，目標(biāo)是計算過去三個月每種產(chǎn)品的平均日銷量。 看起來只需簡單的AVG()函數(shù)就能解決，但數(shù)據(jù)中存在一些缺失值（某些產(chǎn)品在某些天沒有銷售記錄），直接使用AVG()會得到一個偏低的平均值，這嚴(yán)重影響了后續(xù)的庫存預(yù)測。

我們當(dāng)時嘗試了兩種方法解決這個問題。 一種是預(yù)處理數(shù)據(jù)，將缺失值用0填充。這看似簡單粗暴，但實(shí)際上會扭曲平均值，特別是對于銷量本來就低的商品，0的加入會顯著拉低平均值，造成誤判。最終我們放棄了這種方法。

另一種方法，也是我們最終采用的方法，是使用AVG()函數(shù)結(jié)合COALESCE()函數(shù)。COALESCE()函數(shù)可以將NULL值替換成我們指定的數(shù)值。 我們選擇用0來代替缺失值，但與直接填充0不同的是，我們只在計算AVG()之前進(jìn)行替換，這樣不會影響數(shù)據(jù)的整體分布。 SQL語句大致如下：

SELECT product_id, AVG(COALESCE(daily_sales, 0)) AS avg_daily_sales
FROM sales_data
WHERE sale_date >= DATE('now', '-90 days')
GROUP BY product_id;

登錄后復(fù)制

這段代碼首先篩選出過去90天的銷售數(shù)據(jù)，然后按照產(chǎn)品ID分組，最后使用AVG()函數(shù)計算每個產(chǎn)品的平均日銷量。關(guān)鍵在于COALESCE(daily_sales, 0)部分，它將daily_sales字段中的NULL值替換為0，再進(jìn)行平均值計算。 這樣既避免了缺失值帶來的偏差，又避免了直接填充0帶來的數(shù)據(jù)失真。

通過這個例子，我們可以看到，雖然AVG()函數(shù)本身很簡單，但實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合其他函數(shù)和對數(shù)據(jù)的深入理解，才能得到準(zhǔn)確可靠的結(jié)果。 選擇合適的處理缺失值的方法至關(guān)重要，需要根據(jù)具體情況權(quán)衡利弊，避免簡單粗暴地處理數(shù)據(jù)，最終影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。 記住，數(shù)據(jù)分析不僅僅是運(yùn)用函數(shù)，更需要對數(shù)據(jù)本身有深入的理解和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶幚響B(tài)度。

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