加總函數；集合函數
The second aggregation function is applied to the partially calculated results of S1.
第二個聚合函數應用于S1的部分計算結果。
Measures also have an aggregation function applied to the column or column expression.
度量還有一個應用于列或列表達式的聚合函數。
Each dimension must be aggregated using one aggregation function from the measure object.
每個維必須使用來自度量對象的一個聚合函數進行聚合。
If a measure has more than one aggregation function in its list of aggregations, then the measure is an asymmetric measure.
如果一個度量在它的聚合列表中有多個聚合函數，那麼這個度量就是非對稱的度量。
Results: LTPI has significantly prolonged the clotting time in mice and decreased the platelet aggregation function in vitro.
結果：絡泰粉針劑可使凝血時間明顯延長，血小闆聚集能力明顯下降。
在數據處理和數據庫領域中，聚合函數 (Aggregation Function) 是指對一組輸入值執行計算并返回單一彙總結果的操作。它作用于數據集合（通常是數據庫表中的一列或多列），将多個值“聚合”為一個有意義的統計值或度量值。
核心概念：
常見類型與作用：
數學表達： 聚合函數在數學上可以表示為将一個集合映射到一個标量值： $$ f: S rightarrow mathbb{R} $$ 其中 ( S ) 是輸入值的集合（通常是數字），( mathbb{R} ) 是實數集（輸出結果）。例如，求和函數定義為： $$ text{SUM}(S) = sum_{x in S} x $$
應用場景：
數據庫查詢 (SQL)： 在 SELECT 語句中與 GROUP BY 子句結合使用，對分組後的數據進行彙總統計。例如：
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;此查詢計算每個部門的平均工資。
數據分析與商業智能 (BI)： 在數據報表、儀表盤中用于展示關鍵指标，如總銷售額、平均客單價、用戶總數等。
電子表格軟件： 如 Excel 中的 SUM、AVERAGE、COUNT 等函數。
編程語言庫： 如 Python Pandas 庫中的 .sum, .mean, .count 等方法用于處理 DataFrame。
大數據處理框架： 如 Apache Spark、Hadoop 中廣泛使用聚合函數進行大規模數據集的分析。
重要性： 聚合函數是數據彙總、統計分析和獲取業務洞察的基礎工具。它們允許用戶從海量細節數據中提取出高層次、有意義的摘要信息，是數據驅動決策的關鍵環節。
參考來源：
Aggregation function（聚合函數）是用于将多個輸入值組合成單一結果的函數，常見于數據分析、數據庫操作和統計學領域。以下是詳細解釋：
聚合函數對一組值（如數據庫表的某列）執行計算，返回彙總後的單個值。其核心作用是簡化數據，提取關鍵統計信息。
GROUP BY 配合，生成分組統計報表。NULL（如 AVG 不計入空值）。在編程中，類似概念稱為reduce 操作（如 MapReduce 模型）。此外，某些框架支持自定義聚合函數，滿足複雜業務需求（如加權平均值）。
若需更深入的技術實現（如 SQL 語法或分布式計算中的聚合），建議參考數據庫或數據分析工具的官方文檔。
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