SQL Server 里的均值与众数

在数据分析领域，均值与众数是描述数据集中趋势的重要统计量。在 SQL Server 环境中，掌握如何计算均值与众数，对于深入挖掘数据价值、做出准确决策至关重要。

均值，也就是我们常说的平均数，反映了数据的平均水平。在 SQL Server 里计算均值相对简单，借助 AVG 函数就能轻松实现。例如，我们有一个存储员工工资的表“EmployeeSalary”，其中“Salary”列记录了每位员工的薪资。要计算所有员工的平均工资，只需使用以下语句：

SELECT AVG(Salary) AS AverageSalary
FROM EmployeeSalary;

AVG 函数会自动对“Salary”列中的所有数值进行求和，再除以行数，得出均值。如果我们想按照部门来计算平均工资，可以结合 GROUP BY 子句：

SELECT Department, AVG(Salary) AS AverageSalaryByDepartment
FROM EmployeeSalary
GROUP BY Department;

这样就能清晰地看到每个部门的平均薪资情况。

而众数，是数据集中出现次数最多的值。在 SQL Server 里计算众数不像计算均值那样有直接的函数。不过，我们可以通过一些巧妙的方法来实现。一种常见的思路是使用子查询和 COUNT 函数。以“ProductSales”表为例，“QuantitySold”列记录了每种产品的销售数量。我们需要统计每个销售数量出现的次数：

SELECT QuantitySold, COUNT(*) AS Frequency
FROM ProductSales
GROUP BY QuantitySold;

接下来，我们要找出出现次数最多的销售数量，也就是众数。这可以通过在上述子查询的基础上，再进行一次查询来实现：

SELECT QuantitySold
FROM (
    SELECT QuantitySold, COUNT(*) AS Frequency
    FROM ProductSales
    GROUP BY QuantitySold
) AS Subquery
WHERE Frequency = (
    SELECT MAX(Frequency)
    FROM (
        SELECT COUNT(*) AS Frequency
        FROM ProductSales
        GROUP BY QuantitySold
    ) AS InnerSubquery
);

这个复杂的查询结构，先统计了每个销售数量的出现频率，然后找出频率最高的那个销售数量，即为众数。

通过在 SQL Server 中准确计算均值与众数，我们能够更全面地了解数据特征，为进一步的数据分析和业务决策提供坚实基础。无论是分析销售数据、评估员工绩效还是其他各种业务场景，这两个统计量都将发挥重要作用。