统计分组的作用是（ ）

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统计分组的作用是（ ）

SQL中分组短语是什么

SQL中分组短语是：group by。 GROUP BY 语句 GROUP BY 语句用于结合合计函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。 GROUP BY 语法 SELECT column_name, aggregate_function(column_name)FROM table_name WHERE column_name operator valueGROUP BY column_name Group By 的使用： 1、 Group By [Expressions]: 这个恐怕是Group By语句最常见的用法了，Group By + [分组字段](可以有多个)。在执行了这个操作以后，数据集将根据分组字段的值将一个数据集划分成各个不同的小组。比如有如下数据集，其中水果名称(FruitName)和出产国家(ProductPlace)为联合主键： 如果我们想知道每个国家有多少种水果，那么我们可以通过如下SQL语句来完成： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国FROM T_TEST_FRUITINFOGROUP BY ProductPlace这个SQL语句就是使用了Group By + 分组字段的方式，那么这句SQL语句就可以解释成“我按照出产国家(ProductPlace)将数据集进行分组，然后分别按照各个组来统计各自的记录数量。”很好理解对吧。这里值得注意的是结果集中有两个返回字段，一个是ProductPlace(出产国),一个是水果种类。如果我们这里水果种类不是用Count(*)，而是类似如下写法的话： SELECT FruitName, ProductPlace FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProductPlace那么SQL在执行此语句的时候会报如下的类似错误： 选择列表中的列 'T_TEST_FRUITINFO.FruitName' 无效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。 这就是我们需要注意的一点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中。我们可以将Group By操作想象成如下的一个过程，首先系统根据SELECT 语句得到一个结果集，如最开始的那个水果、出产国家、单价的一个详细表。然后根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成了一条记录。这个时候剩下的那些不存在于GroupBy语句后面作为分组依据的字段就有可能出现多个值，但是目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的，所以这里就需要通过一定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的数据格中，那么完成这个步骤的就是聚合函数。这就是为什么这些函数叫聚合函数(aggregate functions)了。 2、 Group By All [expressions] ： Group By All + 分组字段, 这个和前面提到的Group By [Expressions]的形式多了一个关键字ALL。这个关键字只有在使用了where语句的，且where条件筛选掉了一些组的情况才可以看出效果。在SQLServer 2000的联机帮助中，对于Group By All是这样进行描述的： 如果使用 ALL 关键字，那么查询结果将包括由 GROUP BY 子句产生的所有组，即使某些组没有符合搜索条件的行。没有 ALL 关键字，包含 GROUP BY 子句的 SELECT 语句将不显示没有符合条件的行的组。 其中有这么一句话“如果使用ALL关键字，那么查询结果将包含由Group By子句产生的所有组...没有ALL关键字，那么不显示不符合条件的行组。”这句话听起来好像挺耳熟的，对了，好像和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 有点像。其实这里是类比LEFT JOIN来进行理解的。还是基于如下这样一个数据集： 首先我们不使用带ALL关键字的Group By语句： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国FROM T_TEST_FRUITINFOWHERE (ProductPlace 'Japan')GROUP BY ProductPlace那么在最后结果中由于Japan不符合where语句，所以分组结果中将不会出现Japan。 现在我们加入ALL关键字： SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国FROM T_TEST_FRUITINFOWHERE (ProductPlace 'Japan')GROUP BY ALL ProductPlace重新运行后，我们可以看到Japan的分组，但是对应的“水果种类”不会进行真正的统计，聚合函数会根据返回值的类型用默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。 3、 GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP： 首先需要说明的是Group By All 语句是不能和CUBE 和 ROLLUP 关键字一起使用的。 首先先说说CUBE关键字，以下是SQL Server 2000联机帮助中的说明： 指定在结果集内不仅包含由 GROUP BY 提供的正常行，还包含汇总行。在结果集内返回每个可能的组和子组组合的 GROUP BY 汇总行。GROUP BY 汇总行在结果中显示为 NULL，但可用来表示所有值。使用 GROUPING 函数确定结果集内的空值是否是 GROUP BY 汇总值。结果集内的汇总行数取决于 GROUP BY 子句内包含的列数。GROUP BY 子句中的每个操作数（列）绑定在分组 NULL 下，并且分组适用于所有其它操作数（列）。由于 CUBE 返回每个可能的组和子组组合，因此不论指定分组列时所使用的是什么顺序，行数都相同。我们通常的Group By语句是按照其后所跟的所有字段进行分组，而如果加入了CUBE关键字以后，那么系统将根据所有字段进行分组的基础上，还会通过对所有这些分组字段所有可能存在的组合形成的分组条件进行分组计算。由于上面举的例子过于简单，这里就再适合了，现在我们的数据集将换一个场景，一个表中包含人员的基本信息：员工所在的部门编号(C_EMPLINFO_DEPTID)、员工性别(C_EMPLINFO_SEX)、员工姓名(C_EMPLINFO_NAME)等。那么我现在想知道每个部门各个性别的人数，那么我们可以通过如下语句得到： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUMFROM T_PERSONNEL_EMPLINFOGROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX但是如果我现在希望知道： 1. 所有部门有多少人(这里相当于就不进行分组了，因为这里已经对员工的部门和性别没有做任何限制了，但是这的确也是一种分组条件的组合方式)； 2. 每种性别有多人(这里实际上是仅仅根据性别(C_EMPLINFO_SEX)进行分组)； 3. 每个部门有多少人(这里仅仅是根据部门(C_EMPLINFO_DEPTID)进行分组)；那么我们就可以使用ROLLUP语句了。 SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUMFROM T_PERSONNEL_EMPLINFOGROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH CUBE那么这里你可以看到结果集中多出了很多行，而且结果集中的某一个字段或者多个字段、甚至全部的字段都为NULL，请仔细看一下你就会发现实际上这些记录就是完成了上面我所列举的所有统计数据的展现。使用过SQLServer 2005或者RDLC的朋友们一定对于矩阵的小计和分组功能有印象吧，是不是都可以通过这个得到答案。我想RDLC中对于分组和小计的计算就是通过Group By的CUBE和ROLLUP关键字来实现的。(个人意见，未证实) CUBE关键字还有一个极为相似的兄弟ROLLUP, 同样我们先从这英文入手，ROLL UP是“向上卷”的意思，如果说CUBE的组合是绝对自由的，那么ROLLUP的组合就需要有点约束了。我们先来看看SQL Server 2000的联机中对ROLLUP关键字的定义： 指定在结果集内不仅包含由 GROUP BY 提供的正常行，还包含汇总行。按层次结构顺序，从组内的最低级别到最高级别汇总组。组的层次结构取决于指定分组列时所使用的顺序。更改分组列的顺序会影响在结果集内生成的行数。 那么这个顺序是什么呢？对了就是Group By 后面字段的顺序，排在靠近Group By的分组字段的级别高，然后是依次递减。如：GroupBy Column1, Column2, Column3。那么分组级别从高到低的顺序是：Column1 > Column2 > Column3。还是看我们前面的例子，SQL语句中我们仅仅将CUBE关键字替换成ROLLUP关键字，如： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUMFROM T_PERSONNEL_EMPLINFOGROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH ROLLUP和CUBE相比，返回的数据行数减少了不少。仔细看一下，除了正常的Group By语句后，数据中还包含了： 部门员工数；(向上卷了一次，这次先去掉了员工性别的分组限制) 所有部门员工数；(向上又卷了依次，这次去掉了员工所在部门的分组限制)。 在现实的应用中，对于报表的一些统计功能是很有帮助的。 这里还有一个问题需要补充说明一下，如果我们使用ROLLUP或者CUBE关键字，那么将产生一些小计的行，这些行中被剔除在分组因素之外的字段将会被设置为NULL,那么还存在一种情况，比如在作为分组依据的列表中存在可空的行，那么NULL也会被作为一个分组表示出来，所以这里我们就不能仅仅通过NULL来判断是不是小计记录了。下面的例子展示了这里说得到的情况。还是我们前面提到的水果例子，现在我们在每种商品后面增加一个“折扣列”(Discount)，用于显示对应商品的折扣，这个数值是可空的，也就是可以通过NULL来表示没有对应的折扣信息。数据集如下所示： 现在我们要统计“各种折扣对应有多少种商品，并总计商品的总数。”，那么我们可以通过如下的SQL语句来完成： SELECT COUNT(*) AS ProductCount, DiscountFROM T_TEST_FRUITINFOGROUP BY Discount WITH ROLLUP好了，运行一下，你会发现数据都正常出来了，按照如上的数据集，结果如下所示： 好了，各种折扣的商品数量都出来了，但是在显示“没有折扣商品”和“商品小计”的时候判断上确存在问题，因为存在两条Discount为Null的记录。是哪一条呢？通过分析数据我们知道第一条数据(3,Null)应该对应没有折扣商品的数量，而(6,Null)应该对应所有商品的数量。需要判断这两个具有不同意义的Null就需要引入一个聚合函数Grouping。现在我们把语句修改一下，在返回值中使用Grouping函数增加一列返回值，SQL语句如下： SELECT COUNT(*) AS ProductCount, Discount, GROUPING(Discount) AS Expr1FROM T_TEST_FRUITINFOGROUP BY Discount WITH ROLLUP这个时候，我们再看看运行的结果： 对于根据指定字段Grouping中包含的字段进行小计的记录，这里会标记为1，我们就可以通过这个标记值将小计记录从判断那些由于ROLLUP或者CUBE关键字产生的行。Grouping(column_name)可以带一个参数，Grouping就会去判断对应的字段值的NULL是否是由ROLLUP或者CUBE产生的特殊NULL值，如果是那么就在由Grouping聚合函数产生的新列中将值设置为1。注意Grouping只会检查Column_name对应的NULL来决定是否将值设置为1，而不是完全由此列是否是由ROLLUP或者CUBE关键字自动添加。 总结：Group By 和 Having, Where ,Order by语句的执行顺序： 最后要说明一下的Group By, Having, Where, Order by几个语句的执行顺序。一个SQL语句往往会产生多个临时视图，那么这些关键字的执行顺序就非常重要了，因为你必须了解这个关键字是在对应视图形成前的字段进行操作还是对形成的临时视图进行操作，这个问题在使用了别名的视图尤其重要。以上列举的关键字是按照如下顺序进行执行的：Where,Group By, Having, Order by。首先where将最原始记录中不满足条件的记录删除(所以应该在where语句中尽量的将不符合条件的记录筛选掉，这样可以减少分组的次数)，然后通过GroupBy关键字后面指定的分组条件将筛选得到的视图进行分组，接着系统根据Having关键字后面指定的筛选条件，将分组视图后不满足条件的记录筛选掉，然后按照OrderBy语句对视图进行排序，这样最终的结果就产生了。在这四个关键字中，只有在Order By语句中才可以使用最终视图的列名，如： SELECT FruitName, ProductPlace, Price, ID AS IDE, DiscountFROM T_TEST_FRUITINFOWHERE (ProductPlace = N'china') ORDER BY IDE这里只有在ORDER BY语句中才可以使用IDE，其他条件语句中如果需要引用列名则只能使用ID，而不能使用IDE。 以上就是Group By的相关使用说明。内容参考与网站CSDN中的“SQL语句Group By 语句小结“。

统计分组的关键在于什么？

统计分组的关键在于分组标志的选择和分组界限的确定。统计分组就是把总体按某一标志来分门别类，不同的标志会由不同的界限来约束，所以分组标志和分组界限是统计分组的基础和关键。 分组标志是作为现象总体划分各个不同性质的组的标准或根据，选择的正确与否，关系到能否正确反映总体的性质特征，实现统计研究的目的任务。分组界限由分组标志衍生而出，是不同组别之间的屏障。 扩展资料: 统计分组的根本作用在于将社会经济现象的总体按照统计分析的要求，区分为性质不同的各个组成部分。由于统计分组能够将一个较大范围的同质总体区分为各种小范围的同质的组，统计分组可以发挥如下作用： 1.可以将复杂的社会经济现象按照统计认识的要求区分为各个类型不同的组成部分。 2.不仅可以在一般意义上认识总体的量，而且能在特殊意义上观察总体中所有个体单位在各组中的分布状态和分布特征，认识总体各组部分的量。 3.将总体的分组资料按时间的移动联系起来进行统计分析，可以反映总体及各组在数量上的变动和变动规律。 4.将各种性质上有关的分组资料联系起来进行统计分析，还可观察不同社会经济现象总体之间数量上的依存关系。

统计分组的概念和作用是什么

1、统计分组的概念： 统计分组就是根据统计研究的需要，按照一定的标志，将统计总体划分为若干个组成部分的一种统计方法。总体的这些组成部分，称为“组”，也就是大总体中的小总体。 2、统计分组的作用： 统计分组可以保持各组内，统计资料的一致性和组间资料的差异性，便于运用各种统计方法研究现象的数量表现和数量关系，从而正确地认识事物的本质及其规律。 扩展资料： 统计分组的两个原则： 1、“穷尽原则”：穷尽原则的目标是使总体中的每一个单位都应有组可归，或者说各分组的空间足以容纳总体的所有单位。 2、“互斥原则“：互斥原则要求总体中的任一单位不能同时或可能归属于几个组，只能归属于一组。 统计分组的意义： 通过统计分组， 同一组中不同的单位组具有相同的性质， 每个单元组的性质也不同。将统计数据作为一个整体进行分组， 是由统计一般中总体单位的 "差异" 特征决定的。 一般统计中的单位， 一方面在一个或多个符号上具有相同的性质， 可以在整体上结合在一起;另一方面， 它们在其他标志上有不同的属性， 而这些标志又可以区分为一些性质不同的组成部分。 参考资料来源：百度百科-统计分组

元素周期表能用来干什么

科学家用此来寻找新型元素及化合物。 利用周期表，门捷列夫成功的预测当时尚未发现的元素的特性(镓、钪、锗)。1913年英国科学家莫色勒利用*极射线撞击金属产生射线X，发现**序越大，X射线的频率就越高，因此他认为核的正电荷决定了元素的化学性质，并把元素依照核内正电荷排列。后来又经过多名科学家多年的修订才形成当代的周期表。 2015年12月31日，国际纯粹与应用化**合会宣布俄罗斯和美国的研究团队已获得充分的证据，证明其发现了115、117和 118号元素。此外，该联合会已认可日本理化学研究所的科研人员发现了113号元素。两个研究团队通过让质量较轻的核子相互撞击，并**其后产生的放射性超重元素的衰变情况，合成了上述四种元素。 2016年6月8日，国际纯粹与应用化**合会宣布，将合成化学元素第113号(缩写为Nh)、115号(Mc)、117号(Ts)和118号(Og)提名为化学新元素。 扩展资料 元素位置推断方法： 1、元素周期数等于核外电子层数； 2、主族元素的序数等于最外层电子数； 3、确定族数应先确定是主族还是副族，其方法是采用**序数逐步减去各周期的元素种数，即可由最后的差数来确定。 参考资料：百度百科-元素周期表

手机中的分组数据是什么意思?有什么作用？

这个手机上网的一个设置。http://****nokia***m***/cn/support/setup/setting.shtml这是NOKIA官方网站，如果你要设置上网，直接在这里下载，不用手动设置。很方便

组成生物体的化学元素对生物体有非常重要的作用，其重要作用表现在哪些方面？请举例说明。

主要表现在两个方面：（1）构成细胞和生物体。构成细胞的元素在生物体内构成一些化合物，化合物再进一步构成细胞。如C、H、O、N、S是蛋白质的主要组成元素，C、H、O、N、P是核酸的主要组成元素，这两种化合物是组成细胞和生物体的重要化合物。（2）调节生物体的生命活动。有的元素与蛋白质结合，以激素或调节蛋白的形式调节生命活动，如I是甲状腺素的组成元素；有的元素以离子形式调节生命活动，如Na+、K+调节细胞的渗透压。这些历史的题目都可以在101教育ppt里面寻找到，里面有每一课时的课件资料，对于课后理解贯通都有很大帮助。