Q&A
よく考えたら、
①は件数の最頻値ではなく、移動平均線のMAX値、
②はそのMAX値が出現する日、
になるかと思います。
移動平均の関数はどのような記述になるのでしょうか。
4/10はα件、4/12はβ件、4/15はγ件...の問い合わせがあったとして、これらの件数を(時系列的に)標準化した上で抽出するような関数・方法はあるのでしょうか。
つまり、
○○日に何件の問い合わせがあったか、というデータが商品毎に存在しますが、「どの商品の問い合わせが統計的に○○日に多いか」を把握したく、その件数を時系列で標準化し、
①:件数の最頻値
②:①が出現する日
を商品毎に抽出したいです。
ただし、日は連続であるとは限らず、頻度は商品によって異なります。
例えば、
商品A…4/10, 4/13, 4/14, 4/18, 4/19...
商品B…2/3, 3/9, 5/28, 6/9...
抽出されるデータのイメージは下記となります。
商品 ① ②
商品A 43件 4/23
商品B 298件 10/29
商品C 87件 5/3
このような関数もしくはそれに近しいものをご存知でしたら、教えて頂ければと思います。よろしくお願いいたします。
何のRDBMSなのかを書いてください。GCPだけでは分かりません。
特にMySQLやSQL Serverを使っているわけではなく、Google Cloud PlatformでのBig QueryでSQLを記述しているだけですので、何のRDBMSかは回答できかねると思うのですが、よろしくお願いします。
Big QueryがDBMSです。
ありがとうございます。
集計する前、
> 商品A…4/10, 4/13, 4/14, 4/18, 4/19...
> 商品B…2/3, 3/9, 5/28, 6/9...
を記録しているテーブルの定義を追記してください。
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