使用SQL查询识别趋势

俄狗是畜生

我有一个表（让我们称之为数据），其中包含一组对象ID，数字值和日期。我想确定在过去X分钟（例如一个小时）内其值呈正趋势的对象。
示例数据：
entity_id | value | date
1234      | 15    | 2014-01-02 11:30:00
5689      | 21    | 2014-01-02 11:31:00
1234      | 16    | 2014-01-02 11:31:00
( k! A" g! \' z9 h! `0 E& x& a! J8 J我尝试着看类似的问题，但不幸的是没有找到任何帮助…
5 `9 l# n6 r, ~, O4 j1 S               
解决方案:
               


                您启发了我去在SQL Server中实现线性回归。可以对MySQL / Oracle /
Whatever进行修改，而不会带来太多麻烦。这是确定每个entity_id在一小时内趋势的数学上最好的方法，并且只会选择趋势为正的趋势。
+ R9 H' f2 o1 E1 k, J! y: @1 m它实现了此处列出的用于计算B1hat的公式：https
) J6 ]; Z" O7 }2 h://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis#Linear_regression
create table #temp
(
    entity_id int,
) R) f4 [; L4 c! |    value int,
5 @5 P7 u5 L, N# D" @    [date] datetime
)
" g6 O! x$ h/ @0 H3 vinsert into #temp (entity_id, value, [date])
values
- ?; i/ p3 t7 M* d6 Y) U7 v3 D(1,10,'20140102 07:00:00 AM'),
(1,20,'20140102 07:15:00 AM'),
1 w; f! {* A  p* J8 q, L7 e; X7 F(1,30,'20140102 07:30:00 AM'),
$ h; o" d0 @- K* K$ j(2,50,'20140102 07:00:00 AM'),
(2,20,'20140102 07:47:00 AM'),
3 r* b7 C" K6 G* W2 H6 N(3,40,'20140102 07:00:00 AM'),
3 L3 D  d. ]0 e$ F2 \(3,40,'20140102 07:52:00 AM')
. I5 n- a6 p& z& d- iselect entity_id, 1.0*sum((x-xbar)*(y-ybar))/sum((x-xbar)*(x-xbar)) as Beta
" c* L* f; l! O3 c5 }5 hfrom
(
    select entity_id,
, R) O: h; t: `: u        avg(value) over(partition by entity_id) as ybar,
        value as y,
        avg(datediff(second,'20140102 07:00:00 AM',[date])) over(partition by entity_id) as xbar,
: N3 q7 c' @2 A; Z( q+ q* j4 G/ e  F0 F        datediff(second,'20140102 07:00:00 AM',[date]) as x
    from #temp
! @9 m( i4 F; V    where [date]>='20140102 07:00:00 AM' and [date]0