SQL에서 GROUP BY 절을 사용하면 데이터의 변동성을 분석하는 데 도움이 됩니다. 이 포스트에서는 GROUP BY 절을 통해 데이터를 그룹화하고 이를 활용하여 변동성을 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 그룹화하기

예를 들어, 주식 시장 데이터를 다뤄볼까요? 이 데이터에는 날짜별 주식 종가가 포함되어 있습니다. GROUP BY 절을 사용하여 날짜별로 데이터를 그룹화하고, 각 그룹의 주식 종가의 평균을 계산할 수 있습니다.

SELECT date, AVG(closing_price) AS avg_closing_price
FROM stock_market_data
GROUP BY date;

위의 쿼리는 stock_market_data 테이블을 날짜별로 그룹화하고, 각 그룹의 평균 주식 종가를 계산합니다. 이렇게 함으로써 날짜별 주식 종가의 변동성을 분석할 수 있게 됩니다.

그룹화된 데이터의 변동성 분석

그룹화된 데이터를 이용하여 변동성을 분석할 수 있습니다. 이를 위해 표준편차를 계산하거나, 최솟값과 최댓값을 비교하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

SELECT date, 
       MAX(closing_price) - MIN(closing_price) AS price_range
FROM stock_market_data
GROUP BY date;

위의 쿼리는 각 날짜별로 주식 종가의 최댓값과 최솟값을 계산하여 그 차이를 price_range라는 컬럼으로 출력합니다. 이를 통해 날짜별 주식 종가의 변동성을 계산할 수 있습니다.

따라서, GROUP BY 절을 사용하여 데이터를 그룹화하고 이를 활용하여 데이터의 변동성을 분석하는 다양한 방법을 적용할 수 있습니다.

참고 자료

• MySQL Documentation: GROUP BY