Dane zostały pobrane ze strony IT Dashboard. Wybrałem dane o wskaźnikach wydajności.
Dane surowe są tutaj: link (z listy Select Data Source wybrać Preformance Metrics. W kroku drugim kliknąć Add all, a następnie na dole strony wybrać plik CSV)
W kilku kolumnach puste pola zastąpiłem sensownymi wartościami. Z kolumną "Metric Description" było najwięcej do zrobienia, ponieważ było w niej wiele pozycji zapisanych różnie, lecz oznaczających to samo. Poza tym było wiele literówek. Użyłem do tego Google Refine.
{
"Unique Investment Identifier":"005-000001723",
"Business Case ID":212,
"Agency Code":5,
"Agency Name":"Department of Agriculture",
"Investment Title":"AMS Infrastructure WAN and DMZ (AMSWAN)",
"Performance Metric ID":1073,
"Agency Performance Metric ID":"unknown",
"Metric Description":"% time system available",
"Unit of Measure":"hours of up-time",
"FEA Performance Measurement Category Mapping":"115-Customer Results - Service Accessibility",
"Baseline":99.0,
"Target for PY":99.0,
"Actual for PY":99.1,
"Target for CY":99.1,
"Measurement Condition":"Over target",
"Reporting Frequency":"Quarterly",
"Most Recent Actual Results":100.0,
"Actuals have Met/Not Met Target":"Met",
"Comment":"",
"Updated Date":"08/01/2012",
"Updated Time":"15:32:25"
}
Link do gotowego pliku z danymi (wersje: CSV i JSON) - link.
Liczone od 2003 roku, ponieważ we wcześniejszych latach jest dużo mniej towarów.
db.ceny.aggregate(
{ $match: { rok: { $gte: 2003 } } },
{ $group: { _id: "$rok", srednia_cena: {$avg: "$cena"} } },
{ $project: { _id: 0, rok: "$_id", srednia_cena: 1 } },
{ $sort: { rok: 1 } }
)
Dane wynikowe:
{
"result" : [
{
"srednia_cena" : 165.66878737846176,
"rok" : 2003
},
{
"srednia_cena" : 185.02154650522843,
"rok" : 2004
},
{
"srednia_cena" : 204.84727886057044,
"rok" : 2005
},
{
"srednia_cena" : 239.50884887952537,
"rok" : 2006
},
{
"srednia_cena" : 227.91266692546535,
"rok" : 2007
},
{
"srednia_cena" : 238.46502741872257,
"rok" : 2008
},
{
"srednia_cena" : 244.63047826087035,
"rok" : 2009
},
{
"srednia_cena" : 252.29090563013287,
"rok" : 2010
},
{
"srednia_cena" : 271.0070374115251,
"rok" : 2011
}
],
"ok" : 1
}
db.census1881.aggregate(
{ $group: { _id: "$religion", sredni_wiek: { $avg: "$age" } } },
{ $sort: { sredni_wiek: -1 } },
{ $project: { _id: 0, religia: "$_id", sredni_wiek: 1 } },
{ $limit: 5 }
)
Dane wynikowe:
{
"result" : [
{
"sredni_wiek" : 95,
"religia" : "f"
},
{
"sredni_wiek" : 91,
"religia" : "proestant"
},
{
"sredni_wiek" : 91,
"religia" : "scandinavian"
},
{
"sredni_wiek" : 89,
"religia" : "bbl christ"
},
{
"sredni_wiek" : 89,
"religia" : "moroviun"
}
],
"ok" : 1
}
db.car_market.aggregate(
{ $match: { height: { $lte: 85 }, length: { $lte: 165 }, width: { $lte: 75 } } },
{ $project: { _id: 0, make: 1, model: 1, price: 1, length: 1, width: 1, height: 1 } },
{ $sort: { price: -1 } },
{ $limit: 5 }
)
Dane wynikowe:
{
"result" : [
{
"make" : "mercedes-benz",
"model" : "cl500",
"price" : 86145,
"length" : 113.6,
"width" : 73.1,
"height" : 55
},
{
"make" : "mercedes-benz",
"model" : "e55",
"price" : 70395,
"length" : 111.5,
"width" : 70.8,
"height" : 56.7
},
{
"make" : "mercedes-benz",
"model" : "clk430",
"price" : 56195,
"length" : 105.9,
"width" : 67.8,
"height" : 53.4
},
{
"make" : "mercedes-benz",
"model" : "e430",
"price" : 55848,
"length" : 111.5,
"width" : 70.8,
"height" : 56.7
},
{
"make" : "mercedes-benz",
"model" : "c43",
"price" : 53645,
"length" : 105.9,
"width" : 67.7,
"height" : 56.1
}
],
"ok" : 1
}