数据

示例数据源格式如下，现需要统计每个group中uid的人数：

使用数据透视表默认情况下，只能选择“计数”得到每个group的行数，uid并没有去重；

解决办法：

MySQL中group_concat函数可以将分组的指定字段合并成一行内容，用来作列转行比较合适。

完整的语法如下：

group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符'])

默认分隔符为英文逗号

示例：

select id,group_concat(distinct name) from table group by id;  

需要注意的是合并后字段长度有默认限制

参考：

https://www.iteye.com/blog/hchmsguo-555543

http://www.mamicode.com/info-detail-1389878.html

https://www.cnblogs.com/franson-2016/p/6911631.html

https://www.cnblogs.com/llq1214/p/11202866.html

带有数字信息的统计图表在互联网网页上占有举足轻重的地位，除了基础的展示数字的功能，现在人们越来越重视这些图表的美观、交互性等。于是，程序员们面临的考验越来越严重，一般人想象中的用做图软件生成图片再放到网页中的过程是不现实的，即便美观方面可能很好，但不便于修改、纯静态、无法实时更新等劣势给其定下了基调，不能大范围使用！现在各种网络程序语言也有很多，asp, php, .net……绝大多数都带有脚本画图功能，但功能相当基础，需要一个图形一个图形地画，并且需要计算坐标等信息，想要美观有点难……php中的Jpgraph类库属于表较好的一种，但动态美观性仍然较差……

关联分析是数据挖掘体系中重要的组成部分之一，其代表性的案例即为“购物篮分析”。我们以数据挖掘软件Clementine自带的一个购物篮分析的数据为例，从多个方面来探讨这一方面的内容。

关联分析要解决的主要问题是：一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高？可能是由于最初关联分析主要是在超市应用比较广泛，所以又叫“购物篮分析”，英文简称为MBA，当然此MBA非彼MBA,意为Market Basket Analysis。

如果在研究的问题中，一个用户购买的所有产品假定是同时一次性购买的，分析的重点就是所有用户购买的产品之间关联性；如果假定一个用户购买的产品的时间是不同的，而且分析时需要突出时间先后上的关联，如先买了什么，然后后买什么？那么这类问题称之为序列问题，它是关联问题的一种特殊情况。从某种意义上来说，序列问题也可以按照关联问题来操作。