計算暗號

統計彙總我運行下面的查詢獲得平均喜歡每個類別計算暗號

neo4j-sh (?)$ START n=node:node_auto_index(type = "U") match n-[r:likes]->()-[:mapsTo]->items return AVG(r.count) as AVGLIKES, items.name as CATEGORY; 
==> +------------------------------------------------------+ 
==> | AVGLIKES   | CATEGORY      | 
==> +------------------------------------------------------+ 
==> | 7.122950819672131 | "Culture"      | 
==> | 1.3333333333333333 | "Food & Drinks"     | 
==> | 2.111111111111111 | "Albums"      | 
==> | 2.581081081081081 | "Movies"      | 
==> | 2.1    | "Musicians"      | 
==> | 7.810126582278481 | "Culture Celebs"    | 
==> | 3.1206896551724137 | "TV Shows"      | 
==> | 1.0    | "Apps/Games"     | 
==> | 4.0256410256410255 | "Cars"       |

但AVG是一個內置的功能，我怎麼計算標準偏差和其他統計彙總爲每個類別。我正在尋找類似於「GROUP BY」的SQL，它會將每個類別的所有內容分組，然後我可以編寫一些代碼或者有更好的方法來完成。

來源

2013-06-04 user1848018

去年晚些時候我添加了percentile_disc，percentile_cont聚合函數。我想他們會願意合併std dev的函數。理論上（我認爲，我的統計數據是生疏的），您可以根據一些百分位樣本和平均值來計算標準偏差。所以，除了標準偏差之外，你還在尋找什麼？

更新：我爲STDEV/STDEVP聚合函數pull請求：https://github.com/neo4j/neo4j/pull/859

來源

2013-06-04 19:47:59

範圍和中位數是必不可少的。但我怎麼能自己做到這一點。例如sd = sqrt（sum（x-mean（x））^ 2 /（n-1））。問題是如果我使用collect，我仍然需要mean（x），所以我不知道如何做到這一點 – user1848018

中位數與percentile_disc（x，.5）相同，範圍是max（x）和分（X）。你可以使用如下的reduce來模擬集合的平均值：reduce（total = 0，x in coll：total + x）/ length（coll）。 –

我開始處理stdev和stdevp的請求。 –

回答

相關問題