2023年亚太杯APMCM数学建模大赛
以2022年C题全球变暖数据为例
数据分析：
以2022年亚太杯数学建模C题为例，首先在navicat建数据库然后右键“表”，单击“导入向导”，选择对应的数据格式及字符集进行数据导入
导入之后，我们可以双击刚刚导入的2022_apmcm_c_data表，查看一下数据情况。使用"ctrl"+"q"快捷键来新建SQL查询语言，结构化语言查询页面中会自动生成代码：select * from 2022_apmcm_c_data
由于原数据条数太多，因此我们可以使用mysql中的limit函数简单查看表重所有字段的前100条数据情况。代码如下：
SELECT * FROM `2022_apmcm_c_data` limit 100;
你如果要是计算机专业，不会mysql，那你赶紧找个厂子上班得了;你如果不是计算机专业，没学过mysql我不说什么，不是说轻视，因为这个东西根本不用想，然后还有星号星号博主把mysql说的多么高大上，我今天毫无保留的把mysql这点破玩意都讲给你们。
mysql也好还是oracle数据库也好，它本身最常用最实用的功能就是提供数据存储增删改查的，你tm有的星号星号博主说mysql是机器学习软件，你把读者都当作星号星号是么？它就是个结构化查询语言，别误导读者行么？对于在自己电脑安装mysql的学生，完全没有必要使用建表语句去建表，为什么呢？因为你在导入表之后，双击打开表之后，在表的右侧就会自动生成建表语句，而且这个表在你导入之后就自动建好了。
然后我再多说一嘴，你如果搭建数据库这个环境，完全没有必要在官网下载mysql，因为现在已经有了mysql环境集成程序包，就30MB，无须配置环境而且免费的，你如果安装官网mysql，不仅步骤繁琐，而且占空间太大。我就很好奇这事为啥没一个博主说呢？还是你们不会啊？？我带**大学的拿研究生数学建模国奖的时候，你还在那“习莱克特”呢，你还支棱上了，还mysql数学建模，mysql根本做不了数学建模，严格意义上讲是pivot分析。
猪鼻子插葱都在这装象是吧，好，上菜
查看某张表的数据结构或所有列和列变量数据类型
DESCRIBE 2022_apmcm_c_data;
desc 2022_apmcm_c_data;
这两个函数用哪个都行 无所谓的 结果都是一样的
查看指定字段的表数据
select dt,AverageTemperature,Country from 2022_apmcm_c_data;
常用聚合计算函数教学
计算某一列(这里选用的是温度)数值变量之和
select sum(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data;
请得出所给表中数据所有城市名称汇总
distinct用于返回不同的值(即去重功能)。在表中，一列通常包含许多重复值，该函数可以去重，得出去重后的结果。
select distinct City from 2022_apmcm_c_data;
计算不同国家下的数据条数
Group by是SQL语句中的一个重要操作，它可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。
select Country,count(1) from 2022_apmcm_c_data group by Country;
计算不同国家不同时间下的数据条数
select dt,Country,count(1) from 2022_apmcm_c_data group by dt,Country;
计算不同国家不同时间下的温度之和
select dt,Country,sum(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data
group by dt,Country;
计算不同国家不同时间下的温度之和并按照时间顺序进行排序
在SQL中，ORDER BY是一种用于对结果集进行排序的子句。它通常紧跟在SELECT语句之后，可以根据一个或多个列对结果集进行排序。ORDER BY子句可以使用升序（默认）或降序来排序数据。
select dt,Country,sum(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data
group by dt,Country ORDER BY dt;
请给出2000年以来不同地区国家的最高气温数据透视表
where和having都可以实现字段条件的限制
在SQL语句中，WHERE子句用于筛选出符合特定条件的数据。
在SQL语句中，HAVING子句通常与GROUP BY子句一起使用来限制对分组后的结果集进行过滤。它和WHERE子句的区别在于：
1. HAVING子句用于过滤分组后的结果集，而WHERE子句用于过滤原始数据集。
2. HAVING子句只能在SELECT语句中使用，而WHERE子句可以在SELECT、UPDATE和DELETE语句中使用。
3. HAVING子句中可以使用聚合函数，而WHERE子句不可以使用聚合函数。
方法一 使用where和日期转化函数中的截取年功能YEAR函数
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data
where YEAR(dt) >=2000 GROUP BY dt ORDER BY dt;
此方法虽然得到2000年以来不同地区国家的最高气温数据透视表，但是并未按照正确的时间顺序给出结果
因此我们稍作改动 使用日期转化函数from_unixtime
由于数据库中dt字段为char类型，因此需转换成日期类型
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data
where from_unixtime(dt,'%Y-%m-%d') GROUP BY dt having
YEAR(dt) >=2000 ORDER BY dt;
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data
where from_unixtime(CONVERT(dt,date),'%Y%m%d') GROUP BY
dt ORDER BY dt;
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data
where from_unixtime(cast(dt as date),'%Y%m%d') GROUP BY dt ORDER BY dt;
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data
where DATE_FORMAT(CONVERT(dt,date),'%Y%m%d') GROUP BY dt ORDER BY dt;
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data
where DATE_FORMAT(STR_TO_DATE(dt,'%Y-%m-%d'),'%Y%m%d')
GROUP BY dt ORDER BY dt;
数据格式检验
select DATE_FORMAT(STR_TO_DATE(dt,'%Y-%m-%d'),'%Y%m%d') from 2022_apmcm_c_data where dt is not null ORDER BY dt;
我虽然列出了这么多方法 但是结果不正确 为什么？因为导入数据时，数据格式不统一，这就造成了后续数据分析中较大的数据偏差
进行数据处理之后 我们再次导入数据
新导入的数据表为2022_apmcm_c_data_copy1
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data_copy1
where from_unixtime(CONVERT(dt,date),'%Y%m%d') GROUP BY dt ORDER BY dt;
查完之后还是不正确，为什么呢？因为你导入数据的类型不对 温度这是数值数据
我们使用限定条件检查一下
select max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data_copy1
where dt='2013-01-01';
接着我们修改一下数据类型 因为varchar类型无法进行数值比较
这里可直接修改表结构或使用sql语言来改变表结构
注意 不能使用int类型，因为原温度数据带有小数点，应使用double类型
之后下一节我们会专门讲解alter的用法
ALTER TABLE 2022_apmcm_c_data_copy1 MODIFY AverageTemperature double;
接着我们再次检查一下
select max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data_copy1
where dt='2013-01-01';
数据正常之后我们现在再来实现一下2000年以来不同地区国家的最高气温数据透视表功能
方法一
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data_copy1
where from_unixtime(dt,'%Y-%m-%d') GROUP BY dt having YEAR(dt)
>=2000 ORDER BY dt;
方法二
select dt,max(AverageTemperature) from 2022_apmcm_c_data_copy1
where DATE_FORMAT(STR_TO_DATE(dt,'%Y-%m-%d'),'%Y%m%d') >='20000101'
GROUP BY dt ORDER BY dt;
这里方法太多了 我上述给出我最常用的两种
上述我们使用了日期函数，现在我这边教学一下字符串函数和聚合函数的简单综合运用
请计算2010年以来不同国家的平均地理位置(平均经纬度)
在mysql中，replace函数与SELECT语句配合使用时，可以用于进行字符串替换操作，同时也支持多个字符串同时被替换，语法为“SELECT REPLACE(数据库表的列名,需要替换的字符串,替换成的字符串)”。
在MySQL中，AVG函数用于计算某个字段的平均值。平均值是通过将数值求和然后除以总数得到的。
我们循序渐进的来教学
这里不使用update的原因就是不要改变原数据，因为改变之后或许还会用到经纬度的字符。
但是如果你有备份不嫌麻烦可以使用update，但更新有风险，检验需谨慎
sql嵌套子查询和函数的综合运用
1.先替换掉字段数据中的N和E字符
select dt as 日期,Country as 国家,replace(Latitude,'N','') as 纬度,
replace(Longitude,'E','') as 经度 from 2022_apmcm_c_data_copy1 where
from_unixtime(dt,'%Y-%m-%d') GROUP BY dt,Country,Latitude,Longitude
having YEAR(dt) >=2000 ORDER BY dt;
2.然后再替换掉数据中的S和W字符
select a.日期,a.国家,replace(a.纬度,'S','') as 纬度,replace(a.经度,'W','') as 经度
from(
select dt as 日期,Country as 国家,replace(Latitude,'N','') as 纬
度,replace(Longitude,'E','') as 经度 from 2022_apmcm_c_data_copy1 where
from_unixtime(dt,'%Y-%m-%d') GROUP BY dt,Country,Latitude,Longitude
having YEAR(dt) >=2000 ORDER BY dt)a;
3.1使用convert函数类型转化及均值函数计算
注意 这里转不了double类型 数据类型不懂的 看一下float double 和decimal的区别
float类型表示单精度浮点数值，double类型表示双精度浮点数值，float和double都是浮点型，而decimal是定点型；
MySQL 浮点型和定点型可以用类型名称后加（M，D）来表示，M表示该值的总共长度，D表示小数点后面的长度，M和D又称为精度和标度，如float(5,2)的 可显示为999.99，MySQL保存值时会进行四舍五入，如果插入999.009，则结果为999.01。
select b.日期,b.国家,AVG(CONVERT(b.纬度,DECIMAL(10,2))),
AVG(CONVERT(b.经度,DECIMAL(10,2))) from(
select a.日期,a.国家,replace(a.纬度,'S','') as 纬度,
replace(a.经度,'W','') as 经度 from(
select dt as 日期,Country as 国家,replace(Latitude,'N','')
as 纬度,replace(Longitude,'E','') as 经度 from 2022_apmcm_c_data_copy1
where from_unixtime(dt,'%Y-%m-%d') GROUP BY
dt,Country,Latitude,Longitude having YEAR(dt) >=2000
ORDER BY dt)a)b group by b.日期,b.国家;
3.2也可以使用cast函数类型转化及均值函数计算
cast功能测试
select CAST(AverageTemperature as decimal(8,2)) from 2022_apmcm_c_data_copy1;
select b.日期,b.国家,AVG(CAST(b.纬度 as decimal(9,2)))
,AVG(CAST(b.经度 as decimal(9,2))) from(
select a.日期,a.国家,replace(a.纬度,'S','')
as 纬度,replace(a.经度,'W','') as 经度 from(
select dt as 日期,Country as 国家,replace(Latitude,'N','')
as 纬度,replace(Longitude,'E','') as 经度 from
2022_apmcm_c_data_copy1 where from_unixtime(dt,'%Y-%m-%d')
GROUP BY dt,Country,Latitude,Longitude having YEAR(dt) >=2000
ORDER BY dt)a)b group by b.日期,b.国家;
