Sous-échantillonnage et suréchantillonnage des données

Analyse de séries chronologiques dans SQL Server

Maham Faisal Khan

Senior Data Science Content Developer

Des données dans la nature

SELECT
    SomeDate
FROM dbo.SomeTable

SomeDate
2019-08-11 06:14:29.990
2019-08-11 11:07:37.633
2019-08-11 14:08:00.337

Sous-échantillonner les données

SELECT
    CAST(SomeDate AS DATE) AS SomeDate
FROM dbo.SomeTable

SomeDate
2019-08-11
2019-08-11
2019-08-11

Sous-échantillonnage supplémentaire

SELECT
    DATEADD(HOUR, DATEDIFF(HOUR, 0, SomeDate), 0) AS SomeDate
FROM dbo.SomeTable

DATEDIFF(HOUR, 0, '2019-08-11 06:21:16') = 1,048,470

DATEADD(HOUR, 1048470, 0) = 2019-08-11 06:00:00

SomeDate
2019-08-11 06:00:00.000
2019-08-11 11:00:00.000
2019-08-11 14:00:00.000

Et le suréchantillonnage ?

Sous-échantillonnage

Agréger les données
Généralement, on peut sommer ou compter
Donne une vue d'ensemble plus globale
Convient dans la plupart des cas

Suréchantillonnage

Désagréger les données
Exiger une règle d'allocation
Ajoute une granularité artificielle
Acceptable pour générer des données, des moyennes calculées

Passons à la pratique !

Analyse de séries chronologiques dans SQL Server

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