MySQL - 标准差：初学者指南

你好，有抱负的数据爱好者！我很高兴能成为你进入MySQL和标准差世界的向导。作为教计算机科学多年的老师，我看到无数学生在掌握这些概念时眼睛发亮。那么，让我们跳进去，创造一些统计魔法吧！

MySQL - Standard Deviation

标准差是什么？

在我们深入了解MySQL的细节之前，让我们先了解一下标准差是什么。想象你在一个教室里，每个人的身高都被测量了。标准差告诉我们这些身高通常与平均身高相差多少。这是一种数学上的表达方式，意思是“平均来说，每个人与平均值的距离有多远？”这很酷，对吧？

MySQL和标准差

我们可靠的数据库管理系统MySQL带有内置函数来计算标准差。就像在你的数据库中有一个超级聪明的计算器！

MySQL中的标准差类型

MySQL提供了两种主要的标准差计算方法：

函数	描述
STD() 或 STDDEV()	计算总体标准差
STDDEV_SAMP()	计算样本标准差

别担心，如果这些术语现在听起来很令人困惑。我们会逐一详细探讨！

总体标准差

总体标准差（STD() 或 STDDEV()）用于当你拥有整个总体数据时。想象一下，你拥有镇上每个人的身高测量数据。

语法

SELECT STD(column_name) FROM table_name;

示例

假设我们有一个包含学生考试成绩的表 students：

CREATE TABLE students (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
score INT
);

INSERT INTO students VALUES
(1, 'Alice', 85),
(2, 'Bob', 92),
(3, 'Charlie', 78),
(4, 'Diana', 95),
(5, 'Edward', 88);

现在，让我们计算分数的标准差：

SELECT STD(score) AS score_std_dev FROM students;

这个查询将返回所有分数的标准差。就像在问，“平均来说，分数与平均分数的距离有多远？”

理解结果

结果可能看起来像这样：

+---------------+
| score_std_dev |
+---------------+
|      6.28     |
+---------------+

这意味着，平均来说，分数与平均分数相差大约6.28分。这让我们了解分数的分布情况。

样本标准差

样本标准差（STDDEV_SAMP()）用于当你只有来自较大总体的样本数据时。就像在你镇上随机测量100个人的身高，而不是所有人。

语法

SELECT STDDEV_SAMP(column_name) FROM table_name;

示例

使用前面提到的 students 表：

SELECT STDDEV_SAMP(score) AS sample_score_std_dev FROM students;

理解结果

结果可能略有不同：

+----------------------+
| sample_score_std_dev |
+----------------------+
|         7.01         |
+----------------------+

这个值通常比总体标准差稍大，因为它考虑到了我们是在处理样本，而不是整个总体。

何时使用哪种？

当你有你感兴趣的全组数据时，使用STD() 或 STDDEV()。
当你只有一个样本并想估计更大总体的标准差时，使用STDDEV_SAMP()。

实际应用

质量控制：在工厂中，你可能使用标准差来检查产品重量是否一致。
财务分析：投资者使用标准差来衡量股票价格的波动性。
教育：老师可能会用它来了解班级的考试成绩分布情况。

示例：产品质量控制

想象你在一家巧克力工厂工作（美味！），你需要确保巧克力棒的一致重量为100克。让我们为我们的巧克力棒创建一个表：

CREATE TABLE chocolate_bars (
id INT PRIMARY KEY,
weight DECIMAL(5,2)
);

INSERT INTO chocolate_bars VALUES
(1, 98.5), (2, 101.2), (3, 99.8), (4, 100.5), (5, 97.9),
(6, 102.1), (7, 100.0), (8, 99.3), (9, 101.8), (10, 98.7);

现在，让我们计算标准差：

SELECT
AVG(weight) AS avg_weight,
STD(weight) AS weight_std_dev
FROM chocolate_bars;

结果：

+------------+----------------+
| avg_weight | weight_std_dev |
+------------+----------------+
|   99.98    |     1.37       |
+------------+----------------+

这告诉我们，平均重量非常接近我们的目标100克，而且通常重量与平均值的偏差约为1.37克。如果这个偏差在可接受范围内，那太好了！如果不是，可能是时候重新校准巧克力制造机了。

结论

恭喜你！你已经迈出了使用MySQL进行统计分析的第一步。标准差是一个强大的工具，可以帮助你了解数据的分布情况，无论你处理的是考试成绩、产品重量，还是任何其他可以测量的东西。

记住，总体（STD() 或 STDDEV()）和样本（STDDEV_SAMP()）标准差之间的关键区别在于你是处理完整数据还是样本。根据你的数据和目标进行明智的选择！

在你继续MySQL之旅时，你会发现更多令人兴奋的函数和技术等待你去探索。继续练习，保持好奇心，很快你就会成为一个数据巫师！快乐编码，愿你的查询总是返回有见地的结果！

Credits: Image by storyset