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在数据分析与处理领域，聚合统计函数是不可或缺的工具。这些函数通常用于对数据集进行汇总、分析，以便从中提取有价值的信息。你可能知道它们被广泛称为聚合函数，但其实，它们还有其他名称，例如“汇总函数”或“组统计函数”。 聚合统计函数主要在数据库、数据分析软件以及编程语言的数据分析库中使用。它们提供了一系列功能，帮助我们快速从大量数据中提炼出关键指标，如总和、平均值、最大值、最小值等。 详细来说，聚合统计函数包括以下几种常见的操作：
- SUM（求和）：计算数值数据列的总和。
- AVG（平均值）：计算数值数据列的平均值。
- MAX（最大值）：找出数据列中的最大值。
- MIN（最小值）：找出数据列中的最小值。
- COUNT（计数）：统计数据行或非空值的数量。 这些函数在不同的语境下，还可以被称为汇总函数、组统计函数等。例如，在SQL中，我们经常使用这些函数进行数据分组和汇总操作，而在Python的Pandas库中，它们被广泛应用于DataFrame对象的操作。 除了上述基础聚合函数，还有更为高级的聚合函数，如标准差（STDDEV）、方差（VAR）等，它们用于衡量数据的离散程度。 在文章的最后，我们可以总结，聚合统计函数在不同的场景和语境下有不同的称呼，但它们的本质目的不变，即帮助我们从复杂的数据中提取有价值的信息和洞察。无论称为聚合函数、汇总函数，还是组统计函数，它们都是数据分析领域中至关重要的工具。