資料分析
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Top-down 成本分析：快速，但有盲點？
前幾天在Threads聊到 Top-down 分析法，簡單來說，就是從全局數字出發（像是總成本），再用平均值、比例、歷史指標去拆給不同部門或產品。這種做法很適合想快速抓個方向的時候用，成本低、也容易建置，但問題是 - 它犧牲了「細節」和「精準度」。
當我們需要處理層級結構的資料時，HackerRank - Binary Search Tree Nodes 這題應該算是個很經典的 SQL 分類題。這篇就來拆解這道題目，從題目概述、輸入格式、輸出格式到 SQL 解法，一步步分析如何解決這道題目。(本篇以MS SQL Server語法教學)
資料表格式
OCCUPATIONS 表的結構如下：
OCCUPATIONS 表中包含以下數據 (範例)：
問題描述
請從 OCCUPATIONS 表中生成以下兩個結果：
按字母順序排列 OCCUPATIONS 表中的所有姓名，並在每個姓名後加上其職業的首字母，括號括起來。
3個成功用途案例＋2個訂閱增值策略
離線的MensaIQ測試中「o1-pro」智商測出來是110，
高過人類平均，算是你我可用的最聰明AI。
(直到2025年3月仍是)
我們先前介紹了SQL中如何根據指定的條件來篩選資料，僅返回符合條件的結果。本篇我們來討論於MS SQL Server 聚合函數（Aggregate Functions） ，用於對數據進行匯總計算，適合分析銷售總額、平均利潤等。
