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数据库设计的不是很合理吧
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顾客(顾客id,顾客电话,顾客姓名,顾客地址)
食品(食品id,食品名称,食品价格)
订单(订单id,顾客id,订单日期,总价格,订单处理情况,订单结账情况)
订单明细(订单id,食品id,食品名称,食品数量,食品价格)
要查询一个订单的内容sql为
select * from 订单明细 where 订单明细.订单id=具体的在订单表中的订单id
要查询一个顾客的订单的具体内容:
select * from 订单明细 where 订单明细.订单id=(select 订单id from 订单 where 顾客id=要查询的具体顾客id)
这样几个表就串起来了
你设计的数据库,只有炸鸡一道菜?订单里面有订单号,那订单具体内容呢?送什么菜过去呢?具体写的时候请不要像我一样写 select * 写具体列名
可以先查询出包含固定商品信息的不重复订单号,然后与主表进行关联,查找出主表中的信息,代码如下:
文本版:
select a.*
from 订单主表 a
join
(select distinct order_id
from 订单详细表
where goods_id in () #括号内加商品ID,单引号括起来,以英文状态下逗号分隔,如'123','456'
)as b
on a.order_id=b.order_id
登陆后获取userid,然后指定订单表user=刚才的
select * from order a,user b where a.id=b.id and b.userid='XXX'
天猫订单
本数据集共收集了发生在一个月内的28010条数据(2020-02-01到2020-02-29),包含以下:
['订单编号', '总金额', '买家实际支付金额', '收货地址', '订单创建时间', '订单付款时间 ', '退款金额']
7个字段说明:
订单编号:订单编号
总金额:订单总金额
买家实际支付金额:总金额 - 退款金额(在已付款的情况下)。金额为0(在未付款的情况下)
收货地址:各个省份
订单创建时间:下单时间
订单付款时间:付款时间
退款金额:付款后申请退款的金额。如无付过款,退款金额为0
二、数据处理
1.查看是否存在重复数据
由执行结果看出,不存在重复值,因此无需删除重复值
2.查看是否存在空值
只有订单付款时间存在空值,订单创建后不一定付款,因此合理,数据不需要对空值进行处理。
三、数据分析
1.查看哪些地区的人购买订单最多
根据统计结果发现,上海、广东、江苏、浙江、北京的购买订单在前五名,且占全部订单的43%
tableau图表展示各个省份的订单量,颜色越深,则订单量越多。几个重点省市的订单量较多,建议可以向这些重点城市的周边省市发展客户,这些省市的购买量可能已达饱和,但是其他城市仍然存在需求量。
2.查看这一个月中每一天的下单量,发现月末的下单量最多
查看这一天中哪天的放弃付款率最高,发现月中的放弃付款率最高。
tableau展示这个月每一天的创建订单量与付款量,月末的订单量显著提升。推测2020年2月初正处于复工阶段,因此下单量较低。
查看在一天之中,哪个时间段的下单量最多,总体来说,晚上处于下单高峰期
查看一天24小时内,各个时间段的提交订单量和支付订单量,发现早上放弃付款的概率稍微高一点,但是一天之内的放弃付款率几乎相同。
tableau展示各个时间的创建订单量和付款订单量,符合人们晚上比较空闲,尤其是睡前更有空挑选需要购买的东西。根据用户下单高峰时间,建议商家可以在早上10点,下午2-4点,晚上8-10点之间进行营销活动。
3.计算转化率
由结果可知,创建订单为100%,支付订单为85.99%,订单成交为67.67%,订单全额支付成交为65.84%。从转化率来看,客户退款比例较大。
tableau图表展示漏斗图。由于天猫有七天无理由退换货的政策,因此难免会存在退货退款的现象,很多用户会抱着试试看的心态购买后确认是否合适,然后会进行相应的操作,因此建议商家重点关注老客户,黏性高的老客户相对于抱着试试看心态的退货概率更低。另外,可以及时联系新客户接收反馈。另外,建议商家图片描述,商品描述信息尽量齐全并且与商品实际描述一致,退货带来的成本可能会比商品不卖出的成本更高。
4.销售额在一个月中,也是月末销售额较高,基本与订单量走势一致
查看每天订单的退款/付款率,发现月初的退款率较高,推测与月初处于复工阶段,客户没有及时收到商品就退款了。
tableau展示这一个月中每天的退款率。
查看各个地区的退货率,与销售量并不一致,湖北和新疆的退款率很高,推测与疫情有关。
tableau展示各个地区的退款率。