Что такое кросс таблица

Русские Блоги

Реализация запроса кросс-таблицы 1 (статическая кросс-таблица) в MySQL

Реализация запроса кросс-таблицы 1 (статическая кросс-таблица) в MySQL

1. Что такое кросс-таблица

Запрос кросс-таблицы заключается в группировании полей из таблицы, группа столбцов находится слева от кросс-таблицы, группа столбцов находится в верхней части кросс-таблицы, и каждое поле поля в таблице отображается на пересечении строк и столбцов кросс-таблицы. Виды рассчитанных значений. такие как:

Группируйте запрос на основе двух полей класса и пола и рассчитывайте средний балл мальчиков и девочек в каждом классе:

Результаты запроса следующие:

В соответствии с приведенными выше результатами запроса можно создать перекрестную таблицу, в которой группировка классов используется в качестве строк, а группировка полов — в виде столбцов. Результат показан на следующем рисунке:

Использование перекрестных запросов для расчета и реконструкции данных может упростить анализ данных. Запрос кросс-таблицы вычисляет статистику суммы, среднего, количества и других типов данных и группирует их: одна группа указана в левой части таблицы данных как поле строки кросс-таблицы, а другая группа — в верхней части таблицы данных как кросс-таблица. Поле столбца.

Кросс-таблица делится на статическую кросс-таблицу и динамическую кросс-таблицу. Столбцы в статической кросс-таблице являются фиксированными и поэтому относительно просты в реализации, поэтому столбцы в динамической кросс-таблице необходимо генерировать динамически.

Во-вторых, реализация статической кросс-таблицы

MySQL не предоставляет команду для непосредственного создания кросс-таблицы. Если вам нужно создать кросс-таблицу, вы можете использовать следующие шаги:

Шаг1 Создайте три таблицы: студент (студент), курс (курс), оценка (оценка), команда выглядит следующим образом:

Шаг 2 Вставьте необходимые данные для трех вышеуказанных таблиц, команда выглядит следующим образом:

Шаг 3 Создайте кросс-таблицу для отображения результатов каждого курса для каждого учащегося. С левой стороны таблицы отображается имя учащегося. Каждый курс создает столбец. На пересечении имени и курса учащегося отображается оценка определенного курса. Команда следующее:

Описание: с накоплением в Mysql используется для выполнения статистической сводки на основе сгруппированных статистических данных, то есть для получения сводной информации по группам. Результаты запроса показаны ниже:

Вы также можете использовать объединение для генерации итоговых строк, код выглядит следующим образом:

Результаты запроса показаны ниже:

Вы также можете не использовать подзапрос, синтаксис следующий:

Кросс-таблица

Обработчик создает сводную таблицу на основе исходного набора. При создании таблицы:

• Часть полей исходного набора остается без изменений, образуя строки сводной таблицы;
• Значения ячеек другой группы полей образуют колонки сводной таблицы, задавая их заголовки;
• Данные третьей группы полей участвуют в расчете фактов — агрегированных значений на пересечении строк и колонок сводной таблицы.

Преобразуем исходную таблицу со следующими параметрами: колонки — Товар, строки — Дата, факты — Количество продаж. По полю Количество продаж выберем функцию агрегации Сумма.

Выходной набор данных:

После обработки значения поля Товар перешли в заголовки новых столбцов, значения поля Дата остались в строках, а значения поля Количество продаж просуммированы по датам.

• Входной источник данных — порт для подключения входного набора данных.

Выход

• Выходной набор данных — на порт выводится таблица с обработанными данными.

Мастер настройки

Окно мастера поделено на две области: доступные поля (слева) и выбранные поля (справа).

• Доступные поля — содержит поля входного набора данных.
• Выбранные поля — делится на группы.
  • Колонки.
  • Строки.
  • Факты.

  Вид агрегации
  Сумма	•
  Количество	•	•	•	•	•	•
  Минимум	•	•	•	•	•
  Максимум	•	•	•	•	•
  Среднее	•	•
  Стандартное отклонение	•	•
  Количество уникальных	•	•	•	•	•
  Количество пропусков	•	•	•	•	•
  Первый	•	•	•	•	•
  Последний	•	•	•	•	•

  В области Доступные поля помимо полей входного набора данных всегда присутствует синтетическое поле Количество, оно может быть добавлено только в группу Факты. В нем будет подсчитано, сколько раз в исходном наборе данных встречается каждая комбинация из колонок и строк.

  Колонки

  Значения этих полей станут заголовками столбцов. Поля в данной группе обязательно должны иметь дискретный вид данных.

  Измерение в колонках

  Данная панель может быть открыта следующими способами:

  • в правом верхнем углу;
  • контекстное меню;
  • двойной клик на поле;
  • горячая клавиша F2 .

  При работе с кросс-таблицей может возникнуть ситуация, когда в полях, по которым были сформированы колонки, появляются новые значения. В обработчике имеется два подхода к решению этой проблемы:

  • Скользящие уникальные значения — заново создает колонки из уникальных значений поля (полей). При изменении значений исходного набора данных вся структура результирующей таблицы полностью перестроится с учетом новых уникальных значений. Также можно установить минимальное число значений поля, из которых будут созданы колонки. Но в этом случае в результирующей таблице сохранится столбец с оставшимися значениями.

  Точка продажи	Товар	Сумма продажи
  СтройРынок	Обои	170
  СтройРынок	Плитка	400

  Кросс-таблица с колонкой: Товар.
  Для колонки установлено минимальное количество уникальных значений = 4.
  Со строкой: Точка продажи.
  Фактом: Сумма продажи (Сумма).

  Точка продажи	Обои	Плитка	3	4
  СтройРынок	170	400

  Если во входной набор добавился ещё один товар:

  Точка продажи	Товар	Сумма продажи
  СтройРынок	Обои	170
  СтройРынок	Плитка	400
  СтройРынок	Герметик	135

  И настройки кросс-таблицы не изменились, то результирующий набор будет следующим:

  Точка продажи	Обои	Плитка	Герметик	4
  СтройРынок	170	400	135

  • Группа значений — если в исходном поле с момента последней настройки узла появятся новые значения, то при включенном флаге Прочие факты для таких значений будут агрегироваться в столбце Прочие. Установленный флаг Пропущенные обеспечивает отображение в выходном наборе данных полей с пропущенными значениями. Факты для них будут агрегироваться в столбце Пропущенные значения.

  Общие настройки для колонок

  Рисунок 2. Общие настройки для колонок

  Расположены в нижней части мастера и имеют следующие параметры:

  • Разделитель частей меток полей — выбирается каким символом будут разделены метки новых полей, при выборе нескольких полей в колонках.
    • . (точка).
    • | (горизонтальная линия).
    • ->.
    • Пробел.

    С помощью кнопок и можно менять порядок полей в группе. То, в каком порядке расположены поля, влияет на структуру результирующей таблицы.

    Точка продажи	Товар	Сумма продажи	Дата
    СтройРынок	Обои	170	10.04.2022
    СтройРынок	Плитка	400	10.04.2022
    СтройРынок	Герметик	135	10.04.2022
    Павильон	Обои	240	11.04.2022
    Павильон	Плитка	80	11.04.2022
    Павильон	Герметик	40	12.04.2022
    СтройРынок	Обои	130	12.04.2022
    Павильон	Обои	130	12.04.2022
    Павильон	Плитка	20	12.04.2022
    Павильон	Обои	230	13.04.2022
    СтройРынок	Герметик	65	13.04.2022
    Павильон	Герметик	260	13.04.2022

    Кросс-таблица с порядком колонок: Товар, Точка продажи. Фактом: Сумма продажи (Сумма). И параметром Разделитель частей меток полей: .

    Герметик.Павильон	Герметик.СтройРынок	Обои.Павильон	Обои.СтройРынок	Плитка.Павильон	Плитка.СтройРынок
    300	200	600	300	100	400

    Кросс-таблица с порядком колонок: Точка продажи, Товар. Фактом: Сумма продажи (Сумма). И параметром Разделитель частей меток полей: .

    Павильон.Герметик	Павильон.Обои	Павильон.Плитка	СтройРынок.Герметик	СтройРынок.Обои	СтройРынок.Плитка
    300	600	100	200	300	400

    Примечание: Скользящие уникальные значения и Группа значений являются несовместимыми параметрами. То есть при включении одного нет возможности задать второй и наоборот.

    Строки

    Из значений полей сформируются строки в кросс-таблице. Одинаковые значения поля (полей) будут сгруппированы таким же образом, как это происходит в обработчике Группировка.

    Порядок полей в данной группе влияет на порядок сортировки данных в результирующей таблице по этим полям.

    Точка продажи	Товар	Сумма продажи	Дата
    СтройРынок	Обои	170	10.04.2022
    СтройРынок	Плитка	400	10.04.2022
    СтройРынок	Герметик	135	10.04.2022
    Павильон	Обои	240	11.04.2022
    Павильон	Плитка	80	11.04.2022
    Павильон	Герметик	40	12.04.2022
    СтройРынок	Обои	130	12.04.2022
    Павильон	Обои	130	12.04.2022
    Павильон	Плитка	20	12.04.2022
    Павильон	Обои	230	13.04.2022
    СтройРынок	Герметик	65	13.04.2022
    Павильон	Герметик	260	13.04.2022

    Кросс-таблица с порядком строк: Точка продажи, Дата. Фактом: Сумма продажи (Сумма).

    Точка продажи	Дата	Сумма продажи
    Павильон	11.04.2022	320
    Павильон	12.04.2022	190
    Павильон	13.04.2022	490
    СтройРынок	10.04.2022	705
    СтройРынок	12.04.2022	130
    СтройРынок	13.04.2022	65

    Факты

    Данные полей в этой группе обрабатываются в соответствии с функциями агрегации. Получившиеся значения отображаются на пересечении колонок и строк. По умолчанию для числовых типов выбрана функция Сумма, а для всех остальных Количество.

    Чтобы выбрать другие функции агрегации, необходимо дважды кликнуть по полю. При выборе нескольких вариантов функций каждая из них будет рассчитана в отдельном столбце.

    Таблица сопряженности — Contingency table

    В статистике , А таблица сопряженности (также известная как кросс подведение или кросс — таблице ) представляет собой тип таблицы в матричном формате , который отображает (многомерное) распределение частот переменных. Они широко используются в опросных исследованиях, бизнес-аналитике, инженерных и научных исследованиях. Они дают основную картину взаимосвязи между двумя переменными и могут помочь найти взаимодействия между ними. Термин « таблица непредвиденных обстоятельств» впервые был использован Карлом Пирсоном в работе «О теории непредвиденных обстоятельств и их связи с ассоциацией и нормальной корреляцией», входящей в состав компании Drapers ‘. Биометрическая серия Research Memoirs I опубликовала в 1904 году.

    Важнейшей проблемой многомерной статистики является поиск структуры (прямой) зависимости, лежащей в основе переменных, содержащихся в многомерных таблицах непредвиденных обстоятельств. Если обнаружится некоторая условная независимость , то даже хранение данных может быть выполнено более разумным способом (см. Lauritzen (2002)). Для этого можно использовать концепции теории информации , которые получают информацию только из распределения вероятностей, которое можно легко выразить из таблицы сопряженности с помощью относительных частот.

    Сводная таблица является способом создания таблицы сопряженности с использованием программного обеспечения с электронными таблицами.

    Содержание

    Пример

    Предположим, есть две переменные: пол (мужской или женский) и праворукость (правша или левша). Далее предположим, что 100 человек были случайным образом выбраны из очень большой популяции в рамках исследования половых различий в руке. Таблица непредвиденных обстоятельств может быть создана для отображения количества людей, которые являются мужчинами-правшами и левшами, женщинами-правшами и левшами. Такая таблица непредвиденных обстоятельств представлена ​​ниже.

    Количество самцов, самок, правшей и левшей называется предельным итогом . Общий итог (общее количество людей, представленных в таблице непредвиденных обстоятельств) — это число в правом нижнем углу.

    Таблица позволяет пользователям сразу увидеть, что доля правшей мужчин примерно такая же, как и доля правшей женщин, хотя пропорции не идентичны. Сила связи может быть измерена отношением шансов , а отношение шансов популяции оценивается отношением шансов выборки . Значение разности между двумя пропорциями могут быть оценены с различными статистическими тестов , включая хи-квадрат тест Пирсона , тем G -test , точный критерий Фишера , тест Boschloo в и тест Барнарда , при условии , что записи в таблице представляют собой лиц , случайно отобранные из совокупности, о которых следует сделать выводы. Если пропорции людей в разных столбцах значительно различаются между строками (или наоборот), говорят, что между двумя переменными существует непредвиденное обстоятельство . Другими словами, две переменные не независимы. Если нет непредвиденных обстоятельств, говорят, что две переменные независимы .

    Приведенный выше пример представляет собой простейший вид таблицы непредвиденных обстоятельств, таблицы, в которой каждая переменная имеет только два уровня; это называется таблицей непредвиденных обстоятельств 2 × 2. В принципе, можно использовать любое количество строк и столбцов. Также может быть более двух переменных, но таблицы непредвиденных обстоятельств более высокого порядка трудно представить визуально. Связь между порядковыми переменными или между порядковыми и категориальными переменными также может быть представлена ​​в таблицах непредвиденных обстоятельств, хотя такая практика встречается редко. Для получения дополнительной информации об использовании таблицы непредвиденных обстоятельств для связи между двумя порядковыми переменными см. Гамму Гудмана и Крускала .

    Стандартное содержание таблицы непредвиденных обстоятельств

    • Несколько столбцов (исторически они были предназначены для использования всего белого пространства печатной страницы). Если каждая строка относится к определенной подгруппе населения (в данном случае мужчинам или женщинам), столбцы иногда называют точками заголовка или разрезами (а строки иногда называют заглушками ).
    • Тесты значимости. Как правило, либо сравнения столбцов , которые проверяют различия между столбцами и отображают эти результаты с помощью букв, либо сравнения ячеек , которые используют цвет или стрелки для идентификации ячейки в таблице, которая каким-то образом выделяется.
    • Сети или нетты, являющиеся промежуточными итогами.
    • Одно или несколько из следующих значений: проценты, проценты строк, проценты столбцов, индексы или средние значения.
    • Невзвешенные размеры выборки (количество).

    Меры ассоциации

    Степень связи между двумя переменными можно оценить с помощью ряда коэффициентов. В следующих подразделах описаны некоторые из них. Для более полного обсуждения их использования см. Основные статьи, ссылки на которые есть под заголовком каждого подраздела.

    Соотношение шансов

    Простейшей мерой ассоциации для таблицы непредвиденных обстоятельств 2 × 2 является отношение шансов . Для двух событий, A и B, отношение шансов определяется как отношение шансов A в присутствии B и шансов A в отсутствие B, или, что эквивалентно (из-за симметрии), отношения шансов из B при наличии A и шансов B при отсутствии A. Два события независимы тогда и только тогда, когда отношение шансов равно 1; если отношение шансов больше 1, события положительно связаны; если отношение шансов меньше 1, события связаны отрицательно.

    Отношение шансов имеет простое выражение в терминах вероятностей; учитывая совместное распределение вероятностей:

    Коэффициент Phi

    Простая мера, применимая только в случае таблиц непредвиденных обстоятельств 2 × 2, — это коэффициент phi (φ), определяемый формулой

    где χ 2 вычисляется, как в критерии хи-квадрат Пирсона , а N — общая сумма наблюдений. φ изменяется от 0 (что соответствует отсутствию связи между переменными) до 1 или -1 (полная связь или полная обратная связь), при условии, что она основана на частотных данных, представленных в таблицах 2 × 2. Тогда его знак равен знаку произведения главных диагональных элементов таблицы минус произведение недиагональных элементов. φ принимает минимальное значение -1,0 или максимальное значение +1,0 тогда и только тогда, когда каждая предельная пропорция равна 0,5 (и две диагональные ячейки пусты).

    V Крамера и коэффициент непредвиденных обстоятельств C

    Две альтернативы являются коэффициент сопряженности C , а V Крамера .

    Формулы для коэффициентов C и V :

    k — количество строк или количество столбцов, в зависимости от того, что меньше.

    Недостатком C является то, что он не достигает максимального значения 1.0, в частности, максимальное значение, которое он может достичь в таблице 2 × 2, составляет 0,707. Он может достигать значений, близких к 1,0 в таблицах непредвиденных обстоятельств с большим количеством категорий; например, он может достигать максимум 0,870 в таблице 4 × 4. Поэтому его не следует использовать для сравнения ассоциаций в разных таблицах, если они имеют разное количество категорий.

    C можно настроить так, чтобы он достигал максимума 1.0, когда есть полная ассоциация в таблице любого количества строк и столбцов, путем деления C на где k — количество строк или столбцов, когда таблица квадратная, или где r — количество строк, а c — количество столбцов. k — 1 k <\ displaystyle <\ sqrt <\ frac >>> р — 1 р × c — 1 c 4 <\ displaystyle <\ sqrt [<\ scriptstyle 4>] <\ times >>>

    Коэффициент тетрахорической корреляции

    Другой вариант — коэффициент тетрахорической корреляции, но он применим только к таблицам 2 × 2. Полихорическая корреляция — это расширение тетрахорической корреляции на таблицы, включающие переменные с более чем двумя уровнями.

    Тетрахорическая корреляция предполагает, что переменная, лежащая в основе каждой дихотомической меры, имеет нормальное распределение. Коэффициент обеспечивает «удобную меру корреляции [произведение-момент Пирсона], когда градуированные измерения сведены к двум категориям».

    Коэффициент тетрахорической корреляции не следует путать с коэффициентом корреляции Пирсона, вычисляемым путем присвоения, скажем, значений 0,0 и 1,0 для представления двух уровней каждой переменной (что математически эквивалентно коэффициенту φ).

    Лямбда коэффициент

    Коэффициент лямбда является мерой прочности ассоциации поперечных таблиц , когда переменные измеряются на номинальном уровне . Значения варьируются от 0,0 (нет ассоциации) до 1,0 (максимально возможная ассоциация).

    Асимметричная лямбда измеряет процентное улучшение прогнозирования зависимой переменной. Симметричная лямбда измеряет процентное улучшение, когда прогнозирование выполняется в обоих направлениях.

    Коэффициент неопределенности

    Коэффициент неопределенности или U Тейла — еще одна мера для переменных на номинальном уровне. Его значения варьируются от -1,0 (100% отрицательная ассоциация или идеальная инверсия) до +1,0 (100% положительная ассоциация или полное совпадение). Значение 0,0 указывает на отсутствие ассоциации.

    Кроме того, коэффициент неопределенности является условной и асимметричной мерой ассоциации, которая может быть выражена как

    Это свойство асимметричности может привести к пониманию, которое не так очевидно при симметричных показателях ассоциации.

    Списки и кросс-таблица

    Отчет необходим для того, чтобы получить списки и кросс-таблицы. Кросс-таблица — перекрестная таблица, данные в которой сгруппированы в строках и в колонках. Такой отчет можно построить для любого регистра накопления, который присутствует в конфигурации.

    Чтобы заполнить параметры построения отчета, необходимо нажать кнопку «Настройка». Параметры, что заданы в закладке «Группировка», влияют на внешний вид формы отчета.

    

    Если заданная группировка будет одинакова как для строк, так и для колонок, то отчет будет образован с учетом остатков на начало и конец периода и будет иметь такой вид:

    

    Другие материалы по теме:

    Нас находят: кросс-таблицы, как пользоваться отчетом список/кросс-таблица, для чего нужен кросс-таблица в 1С, кросс отчет 1с 8 samples

    Читать:

    Как запустить службы windows xp