Determinando tamanhos ideais de compartimentos de histograma

Na análise de dados, os histogramas são ferramentas valiosas para representar visualmente a distribuição de dados. Embora seja possível gerar histogramas usando linguagens de script, esse processo pode ser realizado diretamente no SQL? A resposta é sim, e a pergunta a seguir se aprofunda neste tópico.

O principal desafio está na definição dos tamanhos das caixas do histograma. Na maioria dos casos, o objetivo é agrupar os dados em intervalos predefinidos para obter uma representação mais informativa e abrangente. A questão apresentada fornece uma consulta SQL que agrupa os dados por uma coluna inteira chamada "total", mas também observa que as linhas resultantes são muito numerosas, dificultando a visualização da distribuição.

A solução está em agrupar os dados. em caixas maiores. A consulta SQL original pode ser modificada para conseguir isso:

SELECT ROUND(total, -2) AS bucket,
       COUNT(*) AS count
FROM faults
GROUP BY bucket;

A função ROUND, com um argumento negativo, arredonda os valores "totais" para o intervalo predefinido mais próximo. Neste caso, o intervalo é definido como -2, o que significa arredondamento para o 100 (-2) mais próximo. Isso cria compartimentos com intervalos de [0-99], [100-199] e assim por diante.

Agrupar os dados pela coluna "balde" combina efetivamente as contagens de valores dentro de cada intervalo, resultando em um histograma mais conciso e significativo. A saída seria semelhante ao exemplo fornecido na pergunta:

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| total      | count(total)  |
 ------------ --------------- 
|    30 - 40 |            23 | 
|    40 - 50 |            15 | 
|    50 - 60 |            51 | 
|    60 - 70 |            45 | 
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Essa técnica fornece um método direto para criar histogramas em SQL, mesmo quando lidar com dados numéricos. Ao especificar tamanhos de compartimentos apropriados, os analistas podem obter uma compreensão mais clara da distribuição dos dados e tomar decisões mais informadas.