Мой опыт анализа данных в SQL
Привет, меня зовут Александр, и я опытный аналитик данных. В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом анализа данных в SQL, рассказав о том, как я использовал SQL для определения лета с максимальной общей выручкой в магазине и анализа данных по странам за это лето.Для начала я приступил к определению лета с максимальной общей выручкой в магазине. Для этого я использовал следующий SQL-запрос⁚
sql
SELECT YEAR(order_date) AS year, SUM(total_price) AS total_revenue
FROM orders
WHERE MONTH(order_date) > 6 AND MONTH(order_date) < 8
GROUP BY year
ORDER BY total_revenue DESC
LIMIT 1;
В этом запросе я выбрал все заказы, сделанные в июне, июле и августе (месяцы лета), сгруппировал их по году и вычислил общую выручку с помощью функции SUM. Затем я отсортировал результаты по убыванию общей выручки и ограничил вывод одной строкой с помощью оператора LIMIT.После определения года с максимальной выручкой летом, я перешел к анализу данных по странам за этот год. Для этого я использовал следующий SQL-запрос⁚
sql
SELECT country, COUNT(DISTINCT order_id) AS total_invoice, COUNT(DISTINCT customer_id) AS total_customer
FROM orders
WHERE YEAR(order_date) 2019 AND MONTH(order_date) > 6 AND MONTH(order_date) < 8
GROUP BY country
ORDER BY total_invoice DESC, country;
В этом запросе я выбрал только заказы, сделанные в июне, июле и августе 2019 года, и сгруппировал их по странам. Затем я вычислил количество заказов и количество клиентов с помощью функции COUNT(DISTINCT). Результаты запроса я отсортировал в порядке убывания количества заказов, а затем по названию страны для одинаковых значений количества заказов.
Таким образом, я получил таблицу с полями country, total_invoice и total_customer, которая содержит информацию о количестве заказов, оформленных в каждой стране, и общем количестве клиентов, зарегистрированных в каждой стране в лето 2019 года. Эта таблица помогла мне лучше понять, какие страны были наиболее активными во время пиковых продаж.
Я надеюсь, что мой опыт анализа данных в SQL был полезным для вас. Я всегда стремлюсь использовать SQL для извлечения максимальной пользы из данных и принимать основанные на фактах решения. Если у вас есть какие-либо вопросы или нужна помощь, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать!