假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用ODBC实现，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。

以下是用Python实现的代码，使用ODBC连接数据库并进行数据平滑处理：

import pyodbc

# 数据库连接配置
server = 'localhost'
database = 'testdb'
username = 'username'
password = 'password'
driver = '{ODBC Driver 17 for SQL Server}'
cnxn = pyodbc.connect(f"DRIVER={driver};SERVER={server};DATABASE={database};UID={username};PWD={password}")

# 查询数据
cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute("SELECT age FROM data_table ORDER BY age")
rows = cursor.fetchall()
data = [row[0] for row in rows]

# 按箱平均值平滑法
def mean_smoothing(data, box_depth):
    smoothed_data = []
    for i in range(len(data)):
        if i < box_depth:
            smoothed_data.append(sum(data[:i+box_depth+1])/(i+box_depth+1))
        elif i > len(data) - box_depth - 1:
            smoothed_data.append(sum(data[i-box_depth:])/(len(data)-i+box_depth))
        else:
            smoothed_data.append(sum(data[i-box_depth:i+box_depth+1])/(2*box_depth+1))
    return smoothed_data

mean_smoothed_data = mean_smoothing(data, 3)
print("按箱平均值平滑法结果：")
print(mean_smoothed_data)

# 按箱中值平滑法
def median_smoothing(data, box_depth):
    smoothed_data = []
    for i in range(len(data)):
        if i < box_depth:
            smoothed_data.append(sorted(data[:i+box_depth+1])[box_depth])
        elif i > len(data) - box_depth - 1:
            smoothed_data.append(sorted(data[i-box_depth:])[box_depth])
        else:
            smoothed_data.append(sorted(data[i-box_depth:i+box_depth+1])[box_depth])
    return smoothed_data

median_smoothed_data = median_smoothing(data, 3)
print("按箱中值平滑法结果：")
print(median_smoothed_data)

# 按箱边界值平滑法
def boundary_smoothing(data, box_depth):
    smoothed_data = []
    for i in range(len(data)):
        if i < box_depth:
            smoothed_data.append(data[0])
        elif i > len(data) - box_depth - 1:
            smoothed_data.append(data[-1])
        else:
            if data[i] - data[i-box_depth] > data[i+box_depth] - data[i]:
                smoothed_data.append(data[i+box_depth])
            else:
                smoothed_data.append(data[i-box_depth])
    return smoothed_data

boundary_smoothed_data = boundary_smoothing(data, 3)
print("按箱边界值平滑法结果：")
print(boundary_smoothed_data)

其中，`mean_smoothing()`、`median_smoothing()` 和 `boundary_smoothing()` 分别实现了按箱平均值平滑法、按箱中值平滑法和按箱边界值平滑法。在代码中使用了ODBC连接数据库，可根据需求修改连接配置。最后输出三种平滑法的结果。