1. 什么是分位数？
分位数是一种统计概念，用来将数据分成若干份，以便我们更好地理解数据的分布情况。例如，中位数就是将数据分成了两份，一半在中位数左边，一半在右边。
分位数可以帮助我们确定数据的分布情况，帮助我们更好地了解和分析数据。
2. SQL Server中的分位数函数
SQL Server提供了几种分位数函数，包括PERCENT_RANK、CUME_DIST、NTILE和PERCENTILE_DISC。其中，NTILE和PERCENTILE_DISC函数是计算分位数的两种常用方式。
2.1 NTILE函数
NTILE函数是将数据按照大小分成指定的份数，返回每个值所处的组别。
例如，我们将数据分为4组，则每组中的数据分别为第1~25%、第26~50%、第51~75%和第76~100%。
SELECT NTILE(4) OVER (ORDER BY SalesAmount) AS Quartile, SalesAmount
FROM Sales.SalesOrderDetail
2.2 PERCENTILE_DISC函数
PERCENTILE_DISC函数用于计算给定百分位数的值。
例如，我们计算25%的分位数，则会返回25%处的值。
SELECT PERCENTILE_DISC(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY SalesAmount) AS Quartile
FROM Sales.SalesOrderDetail
3. 分位数的应用场景
分位数在实际生活和工作中有着广泛的应用场景，例如：
3.1 经济学研究
在经济学研究中，分位数可以用来描述收入不平等现象。例如，我们可以通过计算75%的分位数来获得最富有的25%人口的总收入。
3.2 数据分析
在数据分析中，分位数可以帮助我们理解数据的分布情况。例如，我们可以使用NTILE函数将数据分成若干组，然后观察每组中数据的分布情况。
3.3 金融风险管理
在金融风险管理中，分位数可以用于确定信贷等级。例如，我们可以计算90%分位数来确定最高的10%风险客户，然后分别给他们一个信誉评级。
4. 总结
分位数是一种重要的统计概念，可以用来将数据分成若干份，并且帮助我们更好地了解数据的分布情况。在SQL Server中，我们可以使用NTILE和PERCENTILE_DISC等函数来计算分位数，并且广泛应用于经济学研究、数据分析和金融风险管理等领域。