分析函式入門

我們先從一個生活中的簡單例子開始。想像你是咖啡店老闆。每天都有客人來點單，你把這些資料都記錄下來。過一陣子你想知道：哪些飲料最受歡迎？過去三個月的平均消費是多少？哪幾天的營收最高？

這些問題就是分析的例子。分析本身就是把「一堆資料」變成有用資訊。而在資料庫裡做分析，其實不是什麼魔法，而是一組工具，讓你能回答這些問題。

分析常常會解決像這樣的問題：

• 分析關鍵指標（比如營收、平均消費、訂單數量）。
• 做報表：表格、圖表、圓餅圖。
• 監控趨勢：指標隨時間怎麼變化。
• 比較資料（比如不同地區之間）。

這對於做出有根據的商業決策、優化流程，甚至預測未來結果都很重要。

PL/pgSQL 在分析裡的角色

現在我們知道為什麼要做分析了，那為什麼要用 PL/pgSQL 呢？不是可以把資料匯出到 Excel 算一算就好嗎？對吧？

PL/pgSQL 可以讓你：

• 自動化計算。幹嘛每次都手動做一樣的事，能自動化就自動化啊！
• 在資料庫端處理大量資料。在伺服器端產生報表，就不用把一堆資料傳到 client app。
• 寫出強大的查詢又不會太吃資源。大表也能又快又有效率地處理。

舉個例子：你可以每天自動產生銷售報表，直接存到資料表裡，完全不用手動搞。

用程序自動化分析的好處

手動分析流程：

1. 從資料庫拿資料。
2. 在某個表格軟體裡處理。
3. 存下結果。用 PL/pgSQL 自動化：
4. 只要寫一次程序。
5. 排程自動跑。
6. 爽爽看結果。

完全是不同等級的方便對吧？:)

分析函式能解決哪些問題？

這裡有幾個可以用分析函式解決的問題。這些例子會讓你知道分析函式不是什麼抽象的東西，而是超實用的工具。

計算關鍵指標

關鍵指標就是能幫你評估生意狀況的數字。比如：

• 平均消費：客人平均花多少錢。
• 某段時間內的訂單總數。
• 各商品類別的銷售收入。

計算平均消費的 SQL 查詢範例：

SELECT 
    SUM(order_amount) / COUNT(*) AS average_order
FROM 
    orders
WHERE 
    order_date > CURRENT_DATE - INTERVAL '3 months';

建立時間序列和趨勢

假設你想知道每天的銷售怎麼變化。你可以依日期彙總資料，建立時間序列。

SELECT
    order_date, 
    SUM(order_amount) AS daily_sales
FROM 
    orders
GROUP BY 
    order_date
ORDER BY 
    order_date;

比較不同時期的資料

現在假設你想比較十月和九月的營收：

SELECT 
    EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month, 
    SUM(order_amount) AS total_sales
FROM 
    orders
WHERE 
    order_date BETWEEN '2023-09-01' AND '2023-10-31'
GROUP BY 
    EXTRACT(MONTH FROM order_date);

這種做法可以讓你下結論：這兩個月有什麼變化？為什麼九月比較好？還是其實十月更強？

實際生活中怎麼用？

在真實工作裡，分析會用在這些場景：

1. 行銷：搞清楚哪些管道帶來最多客人。
2. 財務：算收入、損失、還有預測。
3. 軟體開發：分析 app 效能。
4. 遊戲產業：分析玩家行為，做個人化推薦。

現在你已經知道分析函式有什麼用了，接下來的課我們會深入技術細節，比如怎麼用 window function 跟 aggregate function 來做報表。現在先想想：你想分析哪些指標？這對你的專案會有什麼幫助？