目录一、聚集函数1.1AVG()函数1.2COUNT()函数1.3MAX()函数1.4MIN()函数1.5SUM()函数二、聚集不同值三、组合聚集函数四、小结本文介绍什么是SQL的聚集函数，如何利用它们汇总表的数据。这些函数很高效，它们返回结果一般比你在自己的客户端应用程序中计算要快得多。一、聚集函数我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此SQL提供了专门的函数。使用这些函数，SQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有：确定表中行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）；获得表中某些行的和；找出表列（或所有行或某些特定的行）的最大值、最小值、平均值。上述例
divclass="fuzhiWarp">divclass="copydiv">这里是DIV中的文本div>buttontype="button"class="fuzhibtnbtn-default"data-clipboard-action="copy"data-clipboard-target=".copydiv">复制button>div>.fuzhiWarp{position:absolute;top:0px;left:0px;}注意：不能用display:none来隐藏；用绝对定位来隐藏，要不然复制不到文本；tableid="jiaGeTables"lay-filter="jiaGe
divclass="fuzhiWarp">divclass="copydiv">这里是DIV中的文本div>buttontype="button"class="fuzhibtnbtn-default"data-clipboard-action="copy"data-clipboard-target=".copydiv">复制button>div>.fuzhiWarp{position:absolute;top:0px;left:0px;}注意：不能用display:none来隐藏；用绝对定位来隐藏，要不然复制不到文本；tableid="jiaGeTables"lay-filter="jiaGe
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
