聚合函数求数据平均值，使用的是avg()函数。
这看似简单，但实际操作中却常常会遇到一些棘手的问题。 我曾经协助一个电商团队分析销售数据，目标是计算过去三个月每种产品的平均日销量。 看起来只需简单的AVG()函数就能解决，但数据中存在一些缺失值（某些产品在某些天没有销售记录），直接使用AVG()会得到一个偏低的平均值，这严重影响了后续的库存预测。
我们当时尝试了两种方法解决这个问题。 一种是预处理数据，将缺失值用0填充。这看似简单粗暴，但实际上会扭曲平均值，特别是对于销量本来就低的商品，0的加入会显著拉低平均值，造成误判。最终我们放弃了这种方法。
另一种方法，也是我们最终采用的方法，是使用AVG()函数结合COALESCE()函数。COALESCE()函数可以将NULL值替换成我们指定的数值。 我们选择用0来代替缺失值，但与直接填充0不同的是，我们只在计算AVG()之前进行替换，这样不会影响数据的整体分布。 SQL语句大致如下：
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SELECT product_id, AVG(COALESCE(daily_sales, 0)) AS avg_daily_sales
FROM sales_data
WHERE sale_date >= DATE('now', '-90 days')
GROUP BY product_id;这段代码首先筛选出过去90天的销售数据，然后按照产品ID分组，最后使用AVG()函数计算每个产品的平均日销量。关键在于COALESCE(daily_sales, 0)部分，它将daily_sales字段中的NULL值替换为0，再进行平均值计算。 这样既避免了缺失值带来的偏差，又避免了直接填充0带来的数据失真。
通过这个例子，我们可以看到，虽然AVG()函数本身很简单，但实际应用中需要结合其他函数和对数据的深入理解，才能得到准确可靠的结果。 选择合适的处理缺失值的方法至关重要，需要根据具体情况权衡利弊，避免简单粗暴地处理数据，最终影响分析结果的准确性。 记住，数据分析不仅仅是运用函数，更需要对数据本身有深入的理解和严谨的处理态度。
