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引言
在数据分析中，了解变量之间的相关性至关重要。而 Oracle 提供的 CORR 分析函数正是用于计算变量间相关性的强大工具。本文将详细解析 Oracle 中的 CORR 分析函数，帮助您更好地理解和应用它。
CORR 函数简介
CORR 函数用于计算两个变量之间的皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数值介于 -1 和 +1 之间，表示变量之间的线性关系：
-
+1：完全正线性相关。一个变量增加，另一个变量也按比例增加。
-
0：无线性相关。变量之间没有线性关系。
-
-1：完全负线性相关。一个变量增加，另一个变量按比例减少。
创建测试用例
需要一张示例表来进行演示：
CREATE TABLE emp ( empno NUMBER(4) CONSTRAINT pk_emp PRIMARY KEY, ename VARCHAR2(10), job VARCHAR2(9), mgr NUMBER(4), hiredate DATE, sal NUMBER(7,2), comm NUMBER(7,2), deptno NUMBER(2));INSERT INTO emp VALUES (7369,'SMITH','CLERK',7902,to_date('1980-12-17','yyyy-mm-dd'),800,NULL,20);INSERT INTO emp VALUES (7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,to_date('1981-02-20','yyyy-mm-dd'),1600,300,30);INSERT INTO emp VALUES (7521,'WARD','SALESMAN',7698,to_date('1981-02-22','yyyy-mm-dd'),1250,500,30);INSERT INTO emp VALUES (7566,'JONES','MANAGER',7839,to_date('1981-04-02','yyyy-mm-dd'),2975,NULL,20);INSERT INTO emp VALUES (7654,'MARTIN','SALESMAN',7698,to_date('1981-09-28','yyyy-mm-dd'),1250,1400,30);INSERT INTO emp VALUES (7698,'BLAKE','MANAGER',7839,to_date('1981-05-01','yyyy-mm-dd'),2850,NULL,30);INSERT INTO emp VALUES (7782,'CLARK','MANAGER',7839,to_date('1981-06-09','yyyy-mm-dd'),2450,NULL,10);INSERT INTO emp VALUES (7788,'SCOTT','ANALYST',7566,to_date('1987-04-19','yyyy-mm-dd')-85,3000,NULL,20); -- 1987-07-13 减去85天INSERT INTO emp VALUES (7839,'KING','PRESIDENT',NULL,to_date('1981-11-17','yyyy-mm-dd'),5000,NULL,10);INSERT INTO emp VALUES (7844,'TURNER','SALESMAN',7698,to_date('1981-09-08','yyyy-mm-dd'),1500,0,30);INSERT INTO emp VALUES (7876,'ADAMS','CLERK',7788,to_date('1987-05-23','yyyy-mm-dd')-51,1100,NULL,20); -- 1987-07-13 减去51天INSERT INTO emp VALUES (7900,'JAMES','CLERK',7698,to_date('1981-12-03','yyyy-mm-dd'),950,NULL,30);INSERT INTO emp VALUES (7902,'FORD','ANALYST',7566,to_date('1981-12-03','yyyy-mm-dd'),3000,NULL,20);INSERT INTO emp VALUES (7934,'MILLER','CLERK',7782,to_date('1982-01-23','yyyy-mm-dd'),1300,NULL,10);COMMIT;
CORR 作为聚合函数
CORR 聚合函数用于计算相关系数或皮尔逊相关系数。作为聚合函数，它减少了行数，即“聚合”数据。例如，如果数据没有分组，我们可以将 EMP 表中的 14 行数据聚合成一行，如下所示：
SELECT CORR(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_val, CORR_S(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_s_val, CORR_K(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_k_valFROM emp;
结果如下：
通过添加 GROUP BY
子句，我们可以按职位获取更多的详细信息：
SELECT job, CORR(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_val_by_job, CORR_S(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_s_val_by_job, CORR_K(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_k_val_by_jobFROM empGROUP BY jobORDER BY job;
结果如下：
CORR 分析函数
CORR 分析函数用于计算相关系数或皮尔逊相关系数。它计算不含空值行的以下值：
COVAR_POP(expr1, expr2) (STDDEV_POP(expr1) * STDDEV_POP(expr2))
该函数返回介于 +1 和 -1 之间的值，表示以下内容：
-
+1：完全正线性相关。工作时间越长，工资越高。
-
0：无线性相关。工作时间与工资无关。
-
1：完全负线性相关。工作时间越长，工资越低。
以下是 CORR 分析函数的基本描述：
CORR(expr1, expr2) [ OVER (analytic_clause) ]
使用空的 OVER
子句将 CORR 函数变为分析函数。在没有分区子句的情况下，整个结果集被视为一个分区，如下所示：
SELECT empno, ename, deptno, sal, job, CORR(SYSDATE - hiredate, sal) OVER () AS corr_valFROM emp;
结果如下：
通过添加分区子句，我们可以按部门显示相关性：
SELECT empno, ename, deptno, sal, job, CORR(SYSDATE - hiredate, sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS corr_valFROM emp;
结果如下：
或者，我们可以按职位类型显示相关性：
SELECT empno, ename, deptno, sal, job, CORR(SYSDATE - hiredate, sal) OVER (PARTITION BY job) AS corr_valFROM empORDER BY job, deptno;
结果如下：
小结
文章深入探讨了Oracle中的CORR分析函数，它可以帮助理解数据中的相关性，并在不同维度下深入分析数据。这对于数据分析师和数据库管理员来说，是一个非常有用的工具。实战练习是掌握CORR分析函数的关键。
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