计算密码中的统计摘要

Question

我运行以下查询，获取每个类别的平均喜好

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"                          | 

但是AVG是一个内置的函数，如何计算每个类别的标准差和其他统计摘要。我正在寻找类似SQL中的"GROUP“之类的东西，它将对每个类别的所有内容进行分组，然后我可以编写一些代码，或者如果有更好的方法来实现它。

Answer 1

去年末，我添加了percentile_disc、percentile_cont聚合函数。我想他们会愿意合并到std开发的函数中。理论上(我认为，我的统计数据是生锈的)，你可以根据一些百分位数的样本和平均值来计算标准差。那么，除了标准差，你还在找什么？

更新:我请求stdev/stdevp聚合函数：https://github.com/neo4j/neo4j/pull/859