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对于排序分析，应用的业务分析场景很多，例如所有销售大区的TOP5、按具体规则对数据集进行重新排序编号等，这些业务场景采用分析函数中排序函数，将很方便简单。
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：国际域名空间、网页空间、营销软件、网站建设、通川网站维护、网站推广。
当前常用的排序类分析函数包括：row_number()、rank()、dense_rank()，这三个函数都可应用在排序场景中，但 又有些许不同。
特点：对分组后的排序结果进行递增编号，出现同值的也是递增处理。
rank()特点：按分组后的排序结果进行递增编号，如出现相同值则序号一致，但相邻出现的不同值序号将从rown+N开始(rown为前一个值的序号，N为前一个值相同的个数)。
dense_rank()特点：和rank()相似，按分组后的排序结果进行递增编号，如出现相同值则序号一致，但相邻出现的不同值序号将从rown+1开始。
1.row_number()应用于 不区分同值排序 的业务场景；
2.rank()dense_rank()应用于 区分同值排序 的业务场景，至于用rank和dense_rank，则要看对同值排序后对序号递增方式的具体要求来定。
有了上述三个函数，对于日常公司分析大区销售排名、销售代表排名、部门费用项排名等等，将会非常的方便快捷。
在平时的工作中，由于主要接触ERP方面的业务数据处理，Oracle的分析函数一直没怎么使用，但随着公司开始做数据分析，Oracle的分析函数出现的越来越频繁。因此准备把分析函数中重要的几个常用函数用法分析下。
Lag(): 在查询中取出同一字段前N行的数据作为独立的列。
表达式理解为：按column2进行分组且根据column3进行排序，取column1前N行(往前数第N行)的列值，如果为空则用xxxx进行默认。
由此可以想到，采用该方式可以计算环比以及同比，同比与表间join，该函数将大大减少SQL的量。
Lead(): 在查询中取出同一字段后N行的数据作为独立的列。
表达式理解为：按column2进行分组且根据column3进行排序，取column1后N行(往后数第N行)的列值，如果为空则用xxxx进行默认。
lag和lead的函数，主要应用于查找前后行的列记录，使用这两个分析函数，可以减少子查询或表关联，并且能够大大提升sql语句性能。
在数据可视化的创建时，我们通常会根据当前的数据展示结果进行更深入的分析，这时高级分析函数则是我们完成这类作业的利器，OAC（Oracle数据分析云）为用户提供了即时的高级分析功能，包括聚类，非正常值的计算，参照线和参考线等功能。以下将举例为大家详细介绍如何在OAC（Oracle数据分析云）中使用高级分析函数功能。
添加高级函数至可视化（聚类）
首先，准备可视化，本文中的例子为分析来自不同城市客户的销售额与利润情况，添加聚类到可视化，将客户进行分群，原始可视化如下图所示，为散点图。
点击可视化，在左下角的属性面板中添加统计信息，选择聚类，系统默认使用k-means算法进行聚类，可切换至其他聚类算法，如分层聚类等，此外也可以定义分组数量，图示中不同的形状则表示经过聚类计算后的不同分组。
添加高级函数至可视化（趋势线）
同样在左下侧的属性面板选择添加趋势线，可视化将自动生成该数据的趋势线，且趋势线支持选用不同的计算方法，如线性，指数，多项式等，也可修改置信区间的百分比。
添加高级函数至可视化（参照线）
我们也可以在可视化中添加参考线，属性面板中选择添加参照线，设定参照线的依据是度量元素，方法和计算函数，效果如下图所示。
同样的方法，我们可以添加非正常值到可视化，高级函数功能能帮助我们更深入地洞察数据，丰富可视化显示内容，在接下来的文章中我们会为大家介绍可视化中更多实用的小技巧，敬请期待！