Oracle数据库分析之时间（oracle分析时间）

序列分析

最近，越来越多的企业正采用Oracle数据库来进行分析，时间序列分析是最值得关注的一项功能。它允许用户分析新的和历史数据，监测关键指标随时间的变化，有助于深入理解数据，实现数据的高维度分析以及基于模式的预测。本文将介绍Oracle数据库中的时间序列分析功能，帮助大家更好地了解如何在实际环境中设置和使用时间序列分析。

Oracle数据库提供完整的时间序列分析能力，可以帮助企业更好地了解和分析关键数据。首先，用户需要在Oracle数据库中创建一个属性表以保存需要分析的关键指标。然后，可以使用Oracle的时序引擎中的SQL查询分析关键指标，了解其在时间上的变化情况。

例如，有一个由每日交易金额组成的数据库，在Oracle数据库中创建如下表：

CREATE TABLE daily_sales(

ts timestamp NOT NULL,

sales decimal(20,4)

);

然后，使用SQL完成简单时序分析：

SELECT

to_char(daily_sales.ts,’dd’) AS ‘day’,

SUM(daily_sales.sales) AS ‘total_sales’

FROM daily_sales

GROUP BY to_char(daily_sales.ts,’dd’)

ORDER BY day;

结果可以显示出每日的总销售额：

day total_sales

01 15.0000

02 46.0000

03 10.0000

04 25.0000

05 14.0000

06 18.0000

07 33.0000

同时，Oracle还提供了另一种较高级的分析工具——时间序列分析函数，可用于模式探索，模型估计，预测，和异常检测。其中最有用的是ANOMALY_DETECTION函数和PREDICTION函数。ANOMALY_DETECTION函数可以标记出特定数据点是否包含异常，并且可以通过异常/异常组评级和排名，快速定位出关键指标变化点；PREDICTION函数则可以根据已有历史数据进行预测，得到可能的未来潜在变化。

可以看出，Oracle数据库中的时间序列分析功能可以帮助企业更好地监控和分析时序数据，挖掘关键指标的变化规律，进而实现预测分析，从而更好的把握企业的发展趋势。