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    原 收集SQL语句统计每天、每月、每年的数

    1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select...),substr(t.date,1,10)  from table t where  t.date like '2010-03%' group by substr(t.date,1,10) 例二: sql...数据分月统计,表中只有每天的数据,现在要求求一年中每个月的统计数据(一条sql) SELECT   MONTH (  那个日期的字段  ),   SUM(  需要统计的字段, 比如销售额什么的 ) FROM...  表 WHERE   YEAR (  那个日期的字段  ) = 2010   -- 这里假设你要查 2010年的每月的统计。...GROUP BY  MONTH (  那个日期的字段  ) 用SELECT语句对数据进行统计汇总 avg ([ALL|DISTINCT]列名) 求指定数字字段的平均值 sum ([ALL|DISTINCT

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    SQL 求平均值时去掉极值

    在一些比赛中,为了公平起见,算法端会在评委给出的分数里面去掉一个最高分和一个最低分,再求平均分,平均分即是选手的最后得分。...在某次比赛中,评委给选手 A 打出了一组分数:98、88、94、92、95、93、92,我们怎么用 SQL 来计算选手 A 的最后得分呢? 假设评委打出的分数存储在 t 表的 score 字段里面。...具体的 SQL 实现如下: SELECT AVG(score) AS final_score FROM t WHERE score NOT IN ( (SELECT MIN(...方案二 先对所有的分数求和,再减去最高分和最低分,最后求平均值。...方案三 如果数据库支持窗口函数,可以用窗口函数对分值分别按升序和降序排序(分值相同的序号也不同),去掉序号为 1 的记录再求平均值。

    2.8K10

    大数据面试SQL045-每个用户每月访问次数占比及累积占比

    接上一道题目大数据面试SQL044-统计每个用户累计访问次数我们再进一步探查sum()聚合函数使用over()开窗后有order by和没有order by的区别。...一、题目 有如下用户访问数据t_visit_stat_044,包含用户ID(user_id),访问日期(visit_date),当天访问次数(visit_cnt) 要求使用SQL统计出每个用户每月访问次数与其访问总次数的占比以及其累积到每个月访问次数总与其访问总次数的占比...维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐ 业务常见度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 三、SQL 1)上一篇中查询累积访问次数的查询语句和结果 select user_id,...group by user_id, substr(visit_date, 0, 7) ) t 查询结果 查询最后结果,需要将month_visit/total_all_count即为每个用户每月访问次数占其总次数的比例

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    猫头虎分享:AI时代SaaS项目必备技术名词概述(上)

    1.3 MQL/SQL/商机 MQL:Marketing Qualified Lead,营销合格线索。 SQL:Sales Qualified Lead,销售合格线索。...商机:已确认具有成交潜力的SQL。 转化过程:MQL -> SQL -> 商机,反映了线索的成熟度和质量。...3️⃣ 营收篇 3.1 MRR (每月经常性收入) 定义:衡量每月可预期的固定订阅收入。 重要性:反映SaaS企业财务健康状况和业务增长。...3.3 LTV (客户终身价值) 公式:LTV = 平均每客户价值 × 平均客户生命周期 关联CAC:理想情况下LTV应远大于CAC。...3.4 NDR (金额净留存率) 定义:衡量现有客户群体一定时期内收入的变化。 重要性:反映客户扩展、续约和流失对收入的影响。

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    这个烂大街的用户消费分析案例,我用了点不一样的pandas技巧

    平均消费(金额)为35左右,但最大值有1286! 购买数据最大值为99!...不妨从单价上看看情况: 行6:通过订单金额除以数量,求出单价 从单价上看,2笔高购买数量的订单的单价都在各自用户的平均范围内 这里我们就暂且保留他们。..."整体每月的销售额趋势": 眼瞎也能看出 97年4月的销售额出现大幅下降 销售额的下降有各种可能: 消费人数减少 消费金额减少(客单价) 一开始搞促销吸引大量顾客,促销后出现逆转 一个个来看看。...: 也不是那么一回事,平均订单单价也是在下降(我们的数据没有商品信息,只能这么来看看) ---- 分析过程不是本文重点,毕竟大家不一定对零售或电商行业有兴趣。..."每月的销售额": "每月消费人数": "每月客单价": 行3:多个度量,只需要分别传入即可 "每月平均订单单价": 本次涉及的并非一些 pandas 的方法,而是使用 pandas 的一种模式

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    每天一道大厂SQL题【Day06】电商购买金额统计实战

    每天一道大厂SQL题【Day06】电商购买金额统计实战 大家好,我是Maynor。...相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大数据岗面试中的经典SQL题,以每日1题的形式,带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...第6题:电商购买金额统计实战 请用sql写出所有用户中在今年10月份第一次购买商品的金额, 表ordertable字段:(购买用户:userid,金额:money,购买时间:paymenttime(格式...最后根据每个用户第一次购买的订单的id查询对应的金额。 思路二: 从test_sql.test6表中选择userid, money, paymenttime, orderid列。...答案获取 建议你先动脑思考,动手写一写再对照看下答案 参考答案适用HQL,SparkSQL,FlinkSQL,即大数据组件,其他SQL需自行修改。 文末SQL小技巧 提高SQL功底的思路。

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    机器学习多场景实战

    Revenue Per User) 电商行业叫客单价 付费用户人均付费(ARPPU,Average Revenue Per Paying User)=总收入/付费人数,这个指标用于统计付费用户的平均收入...我们用数据中的购买记录来定义活跃   mau = retail_data_clean.groupby('购买年月')['用户ID'].nunique().reset_index() 月客单价(活跃用户平均消费金额...否则老用户 retail_data_clean.groupby(['购买年月','用户类型'])['金额'].sum().reset_index() 分组统计后得到新老用户购买金额 激活率计算 用户激活的概念...中的 **left outer** 保留左侧表中的所有key - how = ’right‘ 对应SQL中的 **right outer** 保留右侧表中的所有key - how = 'outer'...对应SQL中的 **full outer** 保留左右两侧侧表中的所有key - how = 'inner' 对应SQL中的 **inner** 只保留左右两侧都有的key stocks_2016

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    Python实战项目——旅游数据分析(四)

    猜测:台风,疫情,运营推广不利 a3.每个用户的购买量和消费金额分析 merge用法,相当于sql当中join: df1 = pd.DataFrame({ 'name':['zhangsan',...统计每个游客的购买次数 grouped_count_author = df.groupby('author')['frequency'].count().reset_index() #按照游客分组,统计每个游客的消费金额...user_purchase_retention.plot.scatter(x='frequency',y='amount',figsize=(12,4)) plt.title('用户的购买次数和消费金额关系图...') plt.xlabel('购物次数') plt.ylabel('消费金额') 结论:斜率就是门票价格110,用户的消费金额和消费次数呈现线性关系 b1.用户购买门票数量分析 df.groupby...np.mean(return_rate.T['return']) #回流用户平均值在0.73%左右 在17年9月份以后,仅有两个异常点在平均值以下 在17年9月份以前,所有数据都显示出回流用户比例低于平均值

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