统计婚姻状况为已婚，性别为女的人数，显示结果如下：

可以使用如下的SQL语句查询已婚女性的人数：

SELECT COUNT(*) FROM person WHERE gender='女' AND marital_status='已婚';

这条SQL语句会在人员表中查询满足条件的记录，即“性别为女且婚姻状况为已婚”的人员，然后使用COUNT函数统计符合条件的记录数，即已婚女性的人数。可以根据需要修改查询条件和显示结果格式。

相关问题

用sql 的case when语句替换如下婚姻状况 hyzk：10 未婚；20已婚；21 初婚；22 再婚；23复婚；30 丧偶；40 离婚；90 其他

可以使用以下 SQL 语句替换婚姻状况：

CASE hyzk
    WHEN 10 THEN '未婚'
    WHEN 20 THEN '已婚'
    WHEN 21 THEN '初婚'
    WHEN 22 THEN '再婚'
    WHEN 23 THEN '复婚'
    WHEN 30 THEN '丧偶'
    WHEN 40 THEN '离婚'
    ELSE '其他'
END

在这个语句中，`hyzk` 是字段名称，而 `CASE` 和 `END` 是 SQL 关键字。每个 `WHEN` 后面的值是婚姻状况的编码，后面的值是对应的婚姻状态名称。如果 `hyzk` 的值不匹配任何一个 `WHEN` 后面的值，那么将返回 `ELSE` 后面的值。

CustomerID 客户ID Gender 性别 Married 婚姻状况 Age 年龄 Graduated 是否毕业 Profession 职业 WorkExperience 工作经验 SpendingScore 消费得分 FamilySize 家庭人数 Category 类别 Segmentation 分群

根据数据集中的特征，可以看出以下的信息：

1. 客户ID (CustomerID)：每个客户都有唯一的ID，用于标识不同的客户。

2. 性别 (Gender)：客户的性别，可能是男性或女性。

3. 婚姻状况 (Married)：客户的婚姻状况，可能是已婚或未婚。

4. 年龄 (Age)：客户的年龄，可能是不同的年龄段。

5. 是否毕业 (Graduated)：客户是否毕业，可能是毕业或未毕业。

6. 职业 (Profession)：客户的职业，可能是不同的职业类型。

7. 工作经验 (WorkExperience)：客户的工作经验，可能是不同的经验水平。

8. 消费得分 (SpendingScore)：客户的消费得分，代表了客户在商场的消费频率和消费金额。

9. 家庭人数 (FamilySize)：客户的家庭人数，可能是不同的人数。

10. 类别 (Category)：客户被分为的不同类别，可能是不同的类型。

11. 分群 (Segmentation)：客户被分入的不同分群，可能是不同的群体。

根据以上特征信息，可以对客户进行不同的分类和分群，从而更好地了解客户的需求和消费习惯，并针对性地制定营销策略。