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[其他] 服饰行业连带率SQL查询数据分析实战

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海蓝 发表于 2016-11-28 16:43:01
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背景:现需求分析公司零售店铺整个年度每个月连带率指标的变化趋势。如果公司按500家店铺,平均一个店铺一天产生30条零售单记录。
  那么年度的累积大概有:500*30*365>500万条记录,同时零售单中数据根据类别、品类等分拆,数据记录同时会成倍增长,如果用Excel只能分月处理,完成时间可能就需要一天(前提是电脑配置跟得上),但如果用SQL处理,大概10分钟以内可以完成(不包含写语句时间)。
  数据记录table如图一:
     

服饰行业连带率SQL查询数据分析实战

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   图一
    图一中table是在服饰商业比较常见的零售单记录。这里解释下类别包含(服装、鞋、包、配饰、礼品等)。
  
  一般计算连带率是不包含配饰、礼品之类的,同样,我们这里的定义为类别中取:服装、鞋、包。
  
  下面先贴上代码,然后再对代码分布解释:
     

服饰行业连带率SQL查询数据分析实战

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   图二
    图二是运行根据需求些的查询代码,最终效果如下图所示:
     

服饰行业连带率SQL查询数据分析实战

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   图三
   
  对代码运行过程进行解释下:

   一、最里层子查询table1是为了排除其他类别的数据,只留下符合连带率计算条件的类别,即IN函 数中的字段,然后进行分组汇总。
  二、第二层子查询 table2,是通过临时表table1 分月份、分店铺汇总,求出单号的个数(通过table1已经对单号汇总,无需使用DISTINCT函数)以及对应月份、店铺下的销售数量。
  三、通过table2查询的临时表,加入连带率计算公式。调用ROUND 函数取2位小数。最终就可以得出图三的效果。
  按照背景需求数据,处理后数据记录条数大概在 12*500=6000条记录,相对来说在Excel中做图表就比较容易。
  提高数据的提取、清洗过程,也是数据分析很重要的一部分。
  End.
  作者:Meteor(中国统计网特邀认证作者)
  本文为中国统计网原创文章,需要转载请联系中国统计网([email protected] ),转载时请注明作者及出处,并保留本文链接。



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RENKEA 发表于 2016-12-7 06:48:31
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