Создание линии тренда из набора данных SQL

меня заинтересовала проблема, и я обнаружил, что лучший способ grok сложного запроса-переформатировать его, используя мой собственный стиль и соглашения. Я применил их к вашему решению, и результат ниже. Я понятия не имею, будет ли это иметь какую-либо ценность для вас...

• было несколько битов кода, которые я не считаю частью синтаксиса MS T-SQL, например ({fn xxx } и .
• этот код компилируется, но я не могу его запустить, поскольку у меня нет данных таблица правильно настроена.
• Я сделал множество изменений в кодировке, которые потребуют серьезных объяснений, и я собираюсь пропустить большую часть этого. Добавьте комментарий, если хотите что-то объяснить.
• Я бросил много пробелов. Разница между разборчивыми и неразборчивыми кодами часто заключается только в восприятии и чувствительности созерцателя, и вы можете возненавидеть мои условности.
• Не уверен, каким должен быть конечный результирующий набор (т. е. какие столбцы получают вернулся)

некоторые дополнительные примечания:

• этот запрос не получит элементы, введенные в неделю, если никакие элементы не были также закрыты на этой неделе
• недели могут быть частичными, например, не все семь дней могут присутствовать (отрегулируйте @Interval на всегда включая полные недели - но как насчет нечетных интервалов?)
• умножьте значения count (*) на 1.0, чтобы преобразовать их в поплавки раньше (избегает усечения cast и integer math)
• сделал это cte чтобы более ранние формулы были заменены символами в более поздних формулах (в этот момент все стало намного более разборчивым)

так вот что я придумал:

;WITH cte as (
select
   c.period
  ,resolved_half1
  ,resolved_half2
  ,opened_half1
  ,opened_half2
  ,row = row_number() over(order by c.yearClosed, c.weekClosed)
  ,y1 = ((SUM(resolved_half1) + SUM(opened_half1)) - (SUM(resolved_half2) + SUM(opened_half2))) / ((count(resolved_half1) + count(opened_half1)) / 2)
  ,y2 = ((SUM(resolved_half2) + SUM(opened_half2)) / (count(resolved_half2) + COUNT (opened_half2)))
  ,x1 = ((count(c.period)) / 4)
  ,x2 = (((count(c.period)) / 4) * 3)
 from (select
          a.yearclosed
         ,a.weekClosed
         ,a.resolved_half1
         ,b.yearEntered
         ,b.weekEntered
         ,b.opened_half1
         ,cast(a.yearClosed as varchar(5)) + ', ' + cast(a.weekClosed as varchar(5))  period 
        from (--  Number of items per week that closed within @Interval
              select
                 count(distinct TicketNbr) * 1.0  resolved_half1
                ,datepart(wk, date_closed)        weekClosed
                ,year(date_closed)                yearClosed
               from v_rpt_Service 
               where date_closed >= @FullInterval
               group by
                 datepart(wk, date_closed)
                ,year(date_closed) )  a
         left outer join (--  Number of items per week that were entered within @Interval
                          select 
                             count(distinct TicketNbr) * 1.0  opened_half1
                            ,datepart(wk, date_entered)       weekEntered
                            ,year(date_entered)               yearEntered
                           from v_rpt_Service
                           where date_entered >= @FullInterval
                           group by
                             datepart(wk, date_entered)
                            ,year(date_entered) )  b
          on a.weekClosed = b.weekEntered 
           and a.yearClosed = b.yearEntered)  c
  left outer join (select
                       d.yearclosed
                      ,d.weekClosed
                      ,d.resolved_half2
                      ,e.yearEntered
                      ,e.weekEntered
                      ,e.opened_half2
                      ,cast(yearClosed as varchar(5)) + ', ' + cast(weekClosed as varchar(5))  period 
                    from (select
                             count(distinct TicketNbr) * 1.0  resolved_half2
                            ,datepart(wk, date_closed)        weekClosed
                            ,year(date_closed)                yearClosed
                           from v_rpt_Service
                           where date_closed >= @HalfInterval
                           group by
                             datepart(wk, date_closed) 
                            ,year(date_closed) )  d 
                     left outer join (select
                                         count(distinct TicketNbr) * 1.0  opened_half2
                                        ,datepart(wk, date_entered)       weekEntered
                                        ,year(date_entered)               yearEntered
                                       from v_rpt_Service
                                       where date_entered >= @HalfInterval
                                       group by
                                           datepart(wk, date_entered) 
                                          ,year(date_entered) )  e
                      on d.weekClosed = e.weekEntered
                       and d.yearClosed = e.yearEntered )  f
   on c.period = f.period 
 group by
   c.period
  ,resolved_half1
  ,resolved_half2
  ,opened_half1
  ,opened_half2
  ,c.yearClosed
  ,c.weekClosed
)
SELECT
   row
  ,Period
  ,x1
  ,y1
  ,x2
  ,y2
  ,m = ((y1 - y2) / (x1 - x2))
  ,b = (y2 - (((y1 - y2) / (x1 - x2)) * x2))
  ,trend = ((((y1 - y2) / (x1 - x2)) * (row)) + (y2 - (((y1 - y2) / (x1 - x2)) * x2)))
 from cte
 order by row 

в качестве добавления весь подзапрос " c "может быть заменен чем-то вроде следующего, а" f " - слегка измененной версией. Лучшая или худшая производительность зависит от размера таблицы, индексирования и других невесомостей.

select
   datepart(wk, date_closed)  weekClosed
  ,year(date_closed)          yearClosed
  ,count (distinct case
                  when date_closed >= @FullInterval then TicketNbr
                  else null
                end)          resolved_half1
  ,count (distinct case
                  when date_entered >= @FullInterval then TicketNbr
                  else null
                end)          opened_half1
 from v_rpt_Service 
 where date_closed >= @FullInterval
  or date_entered >= @FullInterval
 group by
   datepart(wk, date_closed)
  ,year(date_closed) 

Я считаю, что это сделает трюк-если не опубликовать некоторые фактические данные образца, и я посмотрю, смогу ли я настроить его, чтобы исправить это:

DECLARE @noOfDays INT
SET @noofdays = 180

;WITH tickets AS
(
SELECT DISTINCT
DATENAME(YEAR,date_closed) + RIGHT('000' + CAST(DATEPART(WEEK,date_closed) AS VARCHAR(5)),3) as Period
,ticket_nbr
,1 as ticket_type --resolved
FROM v_rpt_Service
WHERE (date_closed >= DateAdd(Day, DateDiff(Day, 0, GetDate()) - @NoOfDays, 0)) 
UNION ALL
SELECT DISTINCT
DATENAME(YEAR,date_closed) + RIGHT('000' + CAST(DATEPART(WEEK,date_closed) AS VARCHAR(5)),3) as Period
,ticket_nbr
,0 as ticket_type --opened
FROM v_rpt_Service
WHERE  (date_entered > = DateAdd(Day, DateDiff(Day, 0, GetDate()) - @NoOfDays, 0)) 
)
,tickets2 AS
(
SELECT
Period
,SUM(CASE WHEN ticket_type = 0 THEN 1 ELSE 0 END) as opened
,SUM(CASE WHEN ticket_type = 1 THEN 1 ELSE 0 END) as closed
FROM tickets
GROUP BY
Period
)
,tickets3 AS
(
SELECT
Period
,row_number() OVER (ORDER BY period ASC) as row
,opened
,closed
,COUNT(period) OVER() as base
,SUM(opened) OVER () as [Sumopened]
,SUM(opened * opened) OVER () as [Sumopened^2]
,SUM(opened * closed) OVER () as [Sumopenedclosed]
,SUM(closed) OVER () as [Sumclosed]
,SUM(closed * closed) OVER () as [Sumclosed^2]
,SUM(opened * closed) OVER () * COUNT(period) OVER () AS [nSumopenedclosed]
,SUM(opened) OVER () * SUM(closed) OVER () AS [Sumopened*Sumclosed]
,SUM(opened * opened) OVER () * COUNT(period) OVER () AS [nSumopened^2]
,SUM(opened) OVER () * SUM(opened) OVER () as [Sumopened*Sumopened]
FROM tickets2
)
--Formula for linear regression is Y = A + BX
SELECT
period
,opened
,closed
,((1.0 / base) * [Sumclosed]) - 
([Sumopenedclosed] - ([Sumopened*Sumclosed] / base)) / ([Sumopened^2] - ([Sumopened*Sumopened] / base)) *((1.0 / base) * [Sumopened]) 
+ row * ([Sumopenedclosed] - ([Sumopened*Sumclosed] / base)) / ([Sumopened^2] - ([Sumopened*Sumopened] / base))  
AS trend_point
,((1.0 / base) * [Sumclosed]) - 
([Sumopenedclosed] - ([Sumopened*Sumclosed] / base)) / ([Sumopened^2] - ([Sumopened*Sumopened] / base)) *((1.0 / base) * [Sumopened]) AS A
,([Sumopenedclosed] - ([Sumopened*Sumclosed] / base)) / ([Sumopened^2] - ([Sumopened*Sumopened] / base)) as B
from tickets3