Oracle实现滑动平均：连续与不连续数据处理

本文主要探讨了如何在Oracle数据库中实现滑动平均效果，特别是在处理餐馆营业额变化数据时遇到的问题。这个问题来源于LeetCode上的1321题，涉及到时间序列分析，特别是连续性和重复性的处理。 问题背景： 在现实场景中，比如监测餐馆的营业额变化，可能存在连续记录和不连续记录，以及时间序列数据中的重复样本。例如，假设我们有一个餐馆的客户访问时间表，我们需要计算过去七天的平均每日营业额，但数据可能不是每天都完整记录。 实现思路： 1. **时间序列连续与不连续**： - 首先，通过使用Oracle的`LEAD`函数，找到每个日期的后续7天的结束日期，例如2019年1月7日至1月10日。这有助于确定滑动窗口的范围。 - 当数据连续时，可以直接使用这些日期作为分组依据。如果数据不连续，需要额外处理缺失值。 2. **时间序列重复与不重复**： - 对于重复的日期，例如2019-01-10有多个相同的记录，需要先筛选出这些重复的样本，形成一个新表`tmp`，并与原始`customer`表进行全连接。 - 但是，直接的全连接可能会导致重复计算，因为同一个日期可能在多个记录中出现。因此，筛选条件是`tmp.visited_on - cu.visited_on`应在[0,6]范围内，表示客户在接下来的6天内进行了访问。 3. **去重和分组统计**： - 在分组前，如果`tmp`中的时间戳在`customer`表中有重复，需要对关联表进行去重处理，以避免每个重复时间戳被多次计算。 - 计算滑动平均时，对于每个节点（即重复时间戳），根据其在`tmp`表中的出现次数（num）进行乘法运算，将每个节点的营业额乘以重复次数，然后求和。最后，将总和除以7得到平均值。 总结： 本文的核心知识点包括Oracle中的`LEAD`函数应用、时间序列数据处理、全连接查询的使用，以及在处理重复数据时的去重和滑动平均计算方法。通过本文，读者可以了解到如何在实际的Oracle数据库查询中有效地实现滑动平均，确保结果准确无误。