需求描述
假设你是一位数据分析师，负责分析某电商平台的用户行为和订单数据，平台上有多个用户，用户可以在不同的日期下单，每个订单包含多个商品。请你完成相关业务分析，帮助平台优化运营策略和用户体验。
数据准备
我们有三张表，表的字段信息如下：
users 表
记录用户的信息
| 字段名 | 字段类型 | 备注 |
|---|---|---|
| user_id | int | 用户ID |
| name | string | 用户姓名 |
| age | int | 用户年龄 |
| gender | string | 用户性别 |
| register_date | string | 注册日期 |
示例数据：
| user_id | name | age | gender | register_date |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ‘Alice’ | 23 | ‘F’ | ‘2023-01-01’ |
| 2 | ‘Bob’ | 22 | ‘M’ | ‘2023-02-01’ |
| 3 | ‘Cathy’ | 24 | ‘F’ | ‘2023-03-01’ |
| 4 | ‘David’ | 23 | ‘M’ | ‘2023-04-01’ |
| 5 | ‘Eve’ | 25 | ‘F’ | ‘2023-05-01’ |
orders 表
记录订单的信息
| 字段名 | 字段类型 | 备注 |
|---|---|---|
| order_id | int | 订单ID |
| user_id | int | 用户ID |
| order_date | string | 订单日期 |
| amount | double | 订单金额 |
示例数据：
| order_id | user_id | order_date | amount |
|---|---|---|---|
| 101 | 1 | ‘2024-01-01’ | 100.0 |
| 102 | 1 | ‘2024-01-02’ | 150.0 |
| 103 | 2 | ‘2024-01-03’ | 200.0 |
| 104 | 3 | ‘2024-01-04’ | 50.0 |
| 105 | 4 | ‘2024-01-05’ | 300.0 |
| 106 | 5 | ‘2024-01-06’ | 250.0 |
order_items 表
记录订单中商品的信息
| 字段名 | 字段类型 | 备注 |
|---|---|---|
| order_item_id | int | 订单项ID |
| order_id | int | 订单ID |
| product_id | int | 商品ID |
| quantity | int | 商品数量 |
| price | double | 商品单价 |
示例数据：
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | price |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | 101 | 1 | 1 | 50.0 |
| 1002 | 101 | 2 | 1 | 50.0 |
| 1003 | 102 | 3 | 3 | 50.0 |
| 1004 | 103 | 4 | 2 | 100.0 |
| 1005 | 104 | 5 | 1 | 50.0 |
| 1006 | 105 | 6 | 2 | 150.0 |
| 1007 | 106 | 7 | 5 | 50.0 |
数据集
-- 创建用户表
CREATE TABLE users (
user_id INT,
name STRING,
age INT,
gender STRING,
register_date STRING
);
-- 插入用户数据
INSERT INTO users VALUES
(1, 'Alice', 23, 'F', '2023-01-01'),
(2, 'Bob', 22, 'M', '2023-02-01'),
(3, 'Cathy', 24, 'F', '2023-03-01'),
(4, 'David', 23, 'M', '2023-04-01'),
(5, 'Eve', 25, 'F', '2023-05-01'),
(6, 'Frank', 28, 'M', '2023-06-01'),
(7, 'Grace', 27, 'F', '2023-07-01'),
(8, 'Hank', 26, 'M', '2023-08-01'),
(9, 'Ivy', 29, 'F', '2023-09-01'),
(10, 'Jack', 30, 'M', '2023-10-01');
-- 创建订单表
CREATE TABLE orders (
order_id INT,
user_id INT,
order_date STRING,
amount DOUBLE
);
-- 插入订单数据
INSERT INTO orders VALUES
(101, 1, '2024-01-01', 100.0),
(102, 1, '2024-01-02', 150.0),
(103, 2, '2024-01-03', 200.0),
(104, 3, '2024-01-04', 50.0),
(105, 4, '2024-01-05', 300.0),
(106, 5, '2024-01-06', 250.0),
(107, 6, '2024-01-07', 100.0),
(108, 7, '2024-01-08', 150.0),
(109, 8, '2024-01-09', 200.0),
(110, 9, '2024-01-10', 50.0),
(111, 10, '2024-01-11', 300.0),
(112, 1, '2024-01-12', 100.0),
(113, 2, '2024-01-13', 150.0),
(114, 3, '2024-01-14', 200.0),
(115, 4, '2024-01-15', 50.0),
(116, 5, '2024-01-16', 300.0),
(117, 6, '2024-01-17', 250.0),
(118, 7, '2024-01-18', 100.0),
(119, 8, '2024-01-19', 150.0),
(120, 9, '2024-01-20', 200.0);
-- 创建订单项表
CREATE TABLE order_items (
order_item_id INT,
order_id INT,
product_id INT,
quantity INT,
price DOUBLE
);
-- 插入订单项数据
INSERT INTO order_items VALUES
(1001, 101, 1, 1, 50.0),
(1002, 101, 2, 1, 50.0),
(1003, 102, 3, 3, 50.0),
(1004, 103, 4, 2, 100.0),
(1005, 104, 5, 1, 50.0),
(1006, 105, 6, 2, 150.0),
(1007, 106, 7, 5, 50.0),
(1008, 107, 1, 2, 50.0),
(1009, 108, 2, 3, 50.0),
(1010, 109, 3, 1, 50.0),
(1011, 110, 4, 2, 100.0),
(1012, 111, 5, 1, 50.0),
(1013, 112, 6, 2, 150.0),
(1014, 113, 7, 5, 50.0),
(1015, 114, 1, 2, 50.0),
(1016, 115, 2, 3, 50.0),
(1017, 116, 3, 1, 50.0),
(1018, 117, 4, 2, 100.0),
(1019, 118, 5, 1, 50.0),
(1020, 119, 6, 2, 150.0),
(1021, 120, 7, 5, 50.0);
需求分析与实现
1.计算每个用户的总订单金额和订单数量，并根据总订单金额对用户进行排名
select
user_id,
total_amount,
total_cnt,
rank() over(order by total_amount desc) rk
from
(select
user_id,
sum(amount) total_amount,
count(order_id) total_cnt
from
orders
group by
user_id)t1;
解题思路
- 按用户ID进行分组，统计每个用户的总订单金额和订单数量；
- 使用
RANK()窗口函数对用户进行排名。
2.按月统计每个用户的订单总金额和订单数量
select
user_id,
date_format(order_date,"yyyy-MM") order_month,
sum(amount) total_amount,
count(order_id) total_cnt
from
orders
group by
user_id,date_format(order_date,"yyyy-MM");
解题思路
- 使用
DATE_FORMAT()函数按月提取订单日期； - 按用户ID和月份进行分组，统计每个用户每月的订单总金额和订单数量。
3.分析每个用户最常购买的商品，并计算该商品的总购买次数和总金额
select
user_id,
product_id,
total_amount,
total_cnt
from
(select
user_id,
product_id,
total_amount,
total_cnt,
row_number() over(partition by user_id order by total_cnt desc) rn
from
(select
user_id,
product_id,
sum(amount) total_amount,
count(product_id) total_cnt
from
orders o
join
order_items oi
on
o.order_id = oi.order_id
group by
user_id,product_id)t1 )t2
where
rn = 1;
解题思路
- 分组统计每个用户购买商品的次数和总金额；
- 使用
ROW_NUMBER()窗口函数对每个用户购买的商品进行排序； - 过滤出购买次数最多的商品。
4.分别找出平均每月订单金额最高与订单数量最高的用户
select
user_id,
order_month,
avg_amount,
order_cnt
from
(select
user_id,
order_month,
avg_amount,
order_cnt,
rank() over(order by avg_amount desc) rk_amount,
rank() over(order by order_cnt desc) rk_cnt
from
(select
user_id,
date_format(order_date,"yyyy-MM") order_month,
cast(avg(amount) as decimal(5,2)) avg_amount,
count(order_id) order_cnt
from
orders
group by
user_id,
date_format(order_date,"yyyy-MM"))t1 )t2
where
rk_amount = 1 or rk_cnt = 1;
解题思路
-
统计每个用户每月的平均订单金额和订单数量；
-
排序并取出平均每月订单金额和订单数量最高的两个用户。
5.找出订单金额最高的前10名用户，并分析这些用户的年龄和性别分布
select
u.user_id,
total_amount,
u.age,
u.gender
from
(select
user_id,
sum(amount) total_amount
from
orders
group by
user_id) o
join
users u
on
o.user_id = u.user_id
order by
total_amount desc
limit
10;
解题思路
- 分组统计每个用户的总订单金额；
- 联合
users表，获取用户的年龄和性别信息； - 排序并取出总订单金额最高的前10名用户。
6.找出在过去一年内注册的用户中，订单金额最高的前5名用户
select
u.user_id,
sum(amount) total_amount
from
(select
user_id
from
users
where
register_date >= date_sub(current_date(),365) )u
join
orders o
on
o.user_id = u.user_id
group by
u.user_id
order by
total_amount desc
limit
5;
解题思路
- 筛选出过去一年内注册的用户；
- 联合
orders表，统计这些用户的总订单金额； - 通过排序获取出前
5名用户，如果想要精准获取允许重复，则可以使用rank或者row_number进行窗口排序后过滤获取前5。
