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CDA持证人阿涛哥

mysql 学习56--RFM均值

-- 4.3 RFM均值selectavg(R评分) as R均值,avg(F评分) as F均值,avg(M评分) as M均值from(selectuser_id,case when timestampdiff(day,max(日期),'2014-12-19')

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mysql 学习55--RFM评分

-- 4.2 RFM评分select user_id, timestampdiff(day,max(日期),'2014-12-19') as R, count(*) as F, sum(amount) as M, case when timestampdiff(day,max(日期),'2014-12-19')

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mysql 学习54--用户价值分析之每个用户消费时间间隔、消费频次、消费金额

-- 4.用户价值分析-- 4.1 每个用户消费时间间隔、消费频次、消费金额select user_id, max(日期) as 最近一次消费时间, timestampdiff(day,max(日期),'2014-12-19') as R, count(*) as F, sum(amount) as Mfrom userbehavior_newwhere behavior

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mysql 学习53--查询每一家门店销售额从高到低累积占比前70%的商品

-- 练习（荣威）：查询每一家门店销售额从高到低累积占比前70%的商品create table store_sales_info( id int primary key, store_id int, order_id int, item_id int, sales decimal(10,2), qty int);insert into store_sales_i

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mysql 学习52--产品贡献定量分析（帕累托分析）

-- 3.3 产品贡献定量分析（帕累托分析）##累积销售额占比=累积销售额/总销售额select *from (select item_category,sum(amount) as 销售额,sum(sum(amount)) over(order by sum(amount) desc) as 累积销售额,#当over中指定了排序,但是没有指定分区和指定滑动窗口范围时,默认计算当

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mysql 学习51-- 查询每门课程的前三名

-- 练习（得昂）：查询每门课程的前三名：课程，第一名（姓名+分数），第二名（姓名+分数），第三名（姓名+分数）create table t_stu_profile(stu_id varchar(10) primary key,stu_name varchar(10),gender varchar(10),age int,class_id varchar(10) not null);create

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mysql 学习50-- 每日浏览—加购—购买的转化率

-- 3.2.3 每日浏览—加购—购买的转化率select 日期, sum(if(behavior_type='pv',用户数,0)) as 浏览人数, sum(if(behavior_type='cart',用户数,0)) as 加购人数, sum(if(behavior_type='buy',用户数,0)) as 购买人数, sum(if(behavior_type=

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mysql 学习49--浏览—收藏---加购—购买的转化率

-- 3.2.2 浏览—收藏-加购—购买的转化率selectbehavior_type,count(distinct user_id) as 用户数,lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior_type='cart',3,4))))

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mysql 学习48--浏览—加购—购买的转化率

-- 3.2.1 浏览—加购—购买的转化率select behavior_type, count(distinct user_id) as 用户数, lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior_type='cart',

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mysql 学习47--行为转化分析(转化率=当前行为用户数/上一行为用户数)

-- 3.2 行为转化分析(转化率=当前行为用户数/上一行为用户数)select behavior_type, count(distinct user_id) as 用户数, lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior

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mysql 学习46--每小时PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额

-- 3.1.3 练习:每小时PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额select 小时, sum(behavior_type='pv') as 浏览量, count(distinct user_id) as 访客数, sum(behavior_type='pv')/count(distinct user_id) as 人均浏览量, sum(behavior_type='b

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mysql 学习45--周一至周日PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额

-- 3.1.2 练习:周一至周日PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额select 星期, sum(behavior_type='pv') as 浏览量, count(distinct user_id) as 访客数, sum(behavior_type='pv')/count(distinct user_id) as 人均浏览量, sum(behavior_type=

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mysql 学习43--数据预分析

-- 2 数据预分析select count(distinct user_id) as 用户数, count(distinct item_id) as 商品数,count(distinct item_category) as 类目数from UserBehavior_new;select behavior_type,count(*) as 行为次数from UserBehavior_n

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mysql 学习42--字段处理后建新表

-- 1.4 字段处理：根据times字段增加计算字段用户行为日期、周和小时，排除后续分析不需要的user_geohash字段，并将筛选后的结果保存到新表select user_id, item_id, item_category, behavior_type, date(times) as 日期, hour(times) as 小时, date_format

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mysql 学习41--数据清洗

-- 淘宝案例数据准备create database taobao1123;use taobao1123;create table UserBehavior(user_id int, item_id int,item_category int, behavior_type varchar(10), user_geohash varchar(10), times date

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mysql报错Error Code: 1175. You are using safe update mode

问题:mysql报错1175Error Code: 1175. You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column. To disable safe mode, toggle the option in Preferences -> SQL Ed

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dufrense.l

如何设计数据库的数据结构？

多个上市公司每一个上市公司的多年的三张财务报表如何设计这个数据机构比较好？

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mysql 学习40--连续7天及以上有订单的客户

create database ccc;use ccc;create table order_info(c_id varchar(10),c_name varchar(10),city_id varchar(10),city_name varchar(10),order_id varchar(10),order_date date);insert into order_info values('1

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mysql 学习39--练习题之连续7天及以上无订单的客户

create database ccc;use ccc;create table order_info(c_id varchar(10),c_name varchar(10),city_id varchar(10),city_name varchar(10),order_id varchar(10),order_date date);insert into order_info values('1

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mysql学习38--开窗之前后函数

-- 45 前后函数 -- 查询每个用户按单号顺序,前一笔订单距离当前订单的间隔天数 select *, lag(create_date,1) over(partition by user_no order by order_id) as 前一笔订单下单日期, timestampdiff(day,lag(create_date,1 ) over(partition by user_n

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