没有，这个得自己写，我给你复制一段：
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CREATE TABLE tsgss(id varchar(20),a int)
INSERT tsgss SELECT '0001',1
UNION ALL SELECT '0002',3
UNION ALL SELECT '0003',66
UNION ALL SELECT '0004',34
UNION ALL SELECT '0005',6
UNION ALL SELECT '0006',45
UNION ALL SELECT '0007',23
UNION ALL SELECT '0008',33
UNION ALL SELECT '0009',7
UNION ALL SELECT '0010',9
go
CREATE FUNCTION getMid()
RETURNS float
AS
BEGIN
DECLARE @s table(id int identity(1,1),a int)
DECLARE @g float
INSERT @s SELECT a FROM tsgss
IF @@ROWCOUNT %20
SELECT @g=a FROM @s WHERE id=(SELECT min(id)+max(id) FROM @s)/2
ELSE
SELECT @g=avg(a*1.0) FROM @s WHERE id in(SELECT max(id)/2 FROM @s UNION ALL SELECT max(id)/2+1 FROM @s)
RETURN @g
END
SELECT dbo.getMid()
会写一个存储过程吗？
写触发它吗？
如果你能看懂下面的代码可以做到的，否则，你需要看这本书的存储过程。
GO
CREATE FUNCTION V_GetStr
（SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO SET ANSI_NULLS ON
的的_at_数字解释 - 中位数（范围1-32）
值int - 所需的值
）
RETURNS数据类型的数据类型为varchar（32）
“启动
DECLARE @ R的数据类型为varchar（16）
DECLARE的_at_ R2数据类型为varchar（16）
声明@ R3的数据类型为varchar（32）
DECLARE _at_ R4数据类型为varchar（32）
选择_at_ R = '0000000000000000'
选择@ R2 =选择_at_ R3 = @ R _at_值
+ _at_ R2
选择@ R4 = RIGHT（@ R3，@位）
回报（_at_ R4）
END GO
- 调用示例（长度10），呼吁关注以下存储过程完成
- 报告：的_at_ IDme数据类型为varchar（16）
- 选择：_at_ IDme（选择“beyczyxx.ID地方从beyczyxx beyczyxx.ID = 1），
- 以选择DBO V_GetStr的（10 _at_ IDme）。
python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）
这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。
当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
第三：分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：数据库知识。
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：业务学习。
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
第六：开发工具及环境。
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。
总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话，那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话，基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用，也是可以满足的。毕竟，一个公司要团队协作，一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干！越干越轻松，越干越牛B！
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round返回数字表达式并四舍五入为指定的长度或精度。
显示的界面上要求只保留到小数点后4位,发现round(表达式,4,1)可以截断小数点4位后的数字
如果写(round,4)表示对小数点后4位四舍五入,但不截断多的0
变异程度一般用间距或者方差来描述.
boxplot 箱线图就是显示全距（最大值-最小值）和
四分位间距（把数组分为最小值点,上四分位点,中位数,下四分位点和最大值点） 每两个之间就是四分位间距 .
优点：直观,各组线段是各包括了25%的数据,因此,线段长度实际反映了数据的密度.
你随机输入任意的一组超过30个的数据,做一个箱线图,就会发现,那个箱体不会是总是均匀的.
缺点：没有把样本容量考虑进去
方差标准差是一回事儿,只不过标准差和均值的单位是一样的,所以大家偏向于用标准差.
标准差把样本容量和离散程度结合考虑,给出变异程度.
优点：类似一个综合指标,大体上结合样本容量告诉你的变异程度.适合初步筛选用
缺点：方差相同的两组数,可以相差十万八千里,所以要了解细致的东西必须得画boxplot
重庆分公司
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