如何使用SQL计算时间序列数据的ADI和COV？

Question

我试图使用SQL对时间序列数据进行分类。我有一个3年以上的参考数据点的数据。因此，参考发生36次，每个月一次。有时数量为0，而另一些时候，每一行的数量可能是25甚至更高。我想知道的是如何使用SQL (特别是MSSQL)计算这些方程。

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然后，类似地，我希望将数据分类为Erratic、Smooth、Lumpy和/或Intermittent 如图所示。

需求平稳(ADI < 1.32，CV< 0.49)。需求在时间和数量上都是很有规律的。因此，这是很容易预测，您将不会有困难达到一个较低的预测错误水平。 间歇性需求(ADI、>=、1.32和CV均< 0.49)。需求历史表明，需求数量变化很小，但两种需求之间的间隔变化很大。虽然具体的预测方法解决了间歇性需求，但预测误差要大得多。 需求波动(ADI < 1.32，CV 2 >= 0.49)。需求在时间上有规律的发生，而且数量变化很大。你的预测精度仍然不稳定。 块状需求(ADI >= 1.32和CV 2 >= 0.49)。这种需求的特点是数量和时间变化很大。事实上，无论你使用哪种预测工具，都不可能做出可靠的预测。这种特殊的需求模式是无法预测的。

下面是生成我正在处理的表的查询。

SELECT
distinct
CHAN_ID
,PROD_CD
,CP_REF
,PARENT
,ORDERED_DATE
,QUANTITY
FROM DF_ALL_DEMAND_BY_ROW_V
where parent is not null

CP_REF是我关注的ID。

下面是前12行的示例。

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请问你是否需要更清晰。我的SQL技能还不够基本。

Answer 1

with data as (
    select
        CP_REF,
        count(*) * 1.0 /
          nullif(count(case when QUANTITY > 0 then 1 end), 0) as ADI,
          stdevp(QUANTITY) / nullif(avg(QUANTITY), 0) as COV
    from DF_ALL_DEMAND_BY_ROW_V
    where parent is not null
    group by CP_REF
)
select
    CP_REF, ADI, COV,
    case
        when ADI <  1.32 and COV <  0.49 then 'Smooth'
        when ADI >= 1.32 and COV <  0.49 then 'Intermittent'
        when ADI <  1.32 and COV >= 0.49 then 'Erratic'
        when ADI >= 1.32 and COV >= 0.49 then 'Lumpy'
        else 'Smooth'
    end as DEMAND
from data;

重复检查您想要使用的是stdevp()而不是stdev。我希望我对统计学有更多的了解。