Advertisement

SQL视角下的电商销售数据分析面试题解析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本书籍或文档深入剖析了从SQL角度分析和解答电商销售数据相关面试问题的方法与技巧，旨在帮助读者掌握高效的数据处理能力。 本段落基于微信群里的一个问题进行探讨，并感谢分享的朋友。 ### 题目描述 假设某电商销售数据包括以下几张表： - **Brand（品牌表）** - `bid` - `name` - **Category（品类表）** - `cid` - `name` - **Monthlysales（月度销量统计表）** - `month`：日期类型，存储每个月的第一天 - `bid`：对应 Brand 表中的 bid 字段 - `cid`: 对应 Category 表中的 cid 字段 - `platform` - `sales` 其中： - month 是 date 类型的字段，表示的是每个月的第一天； - bid 和 cid 分别与品牌表和品类表进行关联。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SQL视角下的电商销售数据分析面试题解析
    优质
    本书籍或文档深入剖析了从SQL角度分析和解答电商销售数据相关面试问题的方法与技巧，旨在帮助读者掌握高效的数据处理能力。 本段落基于微信群里的一个问题进行探讨，并感谢分享的朋友。 ### 题目描述 假设某电商销售数据包括以下几张表： - **Brand（品牌表）** - `bid` - `name` - **Category（品类表）** - `cid` - `name` - **Monthlysales（月度销量统计表）** - `month`：日期类型，存储每个月的第一天 - `bid`：对应 Brand 表中的 bid 字段 - `cid`: 对应 Category 表中的 cid 字段 - `platform` - `sales` 其中： - month 是 date 类型的字段，表示的是每个月的第一天； - bid 和 cid 分别与品牌表和品类表进行关联。
     
  • 医疗电商销售数据分析题目数据集！！！
    优质
    本数据集专注于医疗电商平台中的销售情况分析，包含药品、医疗器械等产品的销售记录及用户行为数据，旨在为研究者提供深入挖掘和分析医疗电商市场趋势的数据支持。 现有数据集以CSV格式呈现，包含以下属性：date_time、id、shop_name、title、sku_name、price、sold、discount、brand 和 parameter。 - date_time 表示月份（例如:2020年11月）。 - id 是商品的唯一标识符。 - shop_name 列出店铺名称。 - title 为商品标题。 - sku_name 包含SKU标题信息。 - price 显示商品单价，即定价或原价。 - sold 记录商品销量数据。 - discount 表示折扣情况（若无折扣则为空）。 - brand 标明产品品牌归属。 - parameter 列出有关生产厂商及其它商品属性的信息。 分析要求如下： 1. 对店铺进行评估：统计一共有多少家不同的店铺，以及各店销售额所占比例。确定销售贡献最大的一家，并对该店的经营状况做进一步解析。 2. 针对药品类目展开研究：统计总共有多少种不同类型的药品，它们各自的销售额占比是多少？找出其中销售额最高的10种产品，并制作这10个品种在每个月份内的销量趋势图表。 3. 对于所有品牌的药品进行分析：先确定一共有多少品牌存在，然后计算各品牌所占的销售份额。挑选出排名前十的品牌并探讨其表现优异的原因。
     
  • SQL数据分析：销售数据的汇总与数据透视表
    优质
    本课程专注于教授如何利用SQL进行高效的数据分析，特别针对销售数据的汇总和使用数据透视表技术进行了深入讲解。适合希望提升数据库查询能力的专业人士学习。 学习过 SQL 的人都熟悉使用聚合函数（如 AVG、SUM、COUNT、MIN 和 MAX）及分组操作（GROUP BY）进行基本的数据统计分析，例如计算公司员工总数或每个部门的平均月薪等。 然而，SQL 不仅限于执行这些基础的汇总和分组任务。它还提供了许多高级统计功能。本段落将介绍如何利用 SQL 对销售数据进行小计、合计、总计以及多维度交叉统计，并创建数据透视表。以下是各主流数据库对这些功能的支持情况： 功能 Oracle MySQL SQL Server
     
  • 商品销售数据分析系统
    优质
    商品销售数据分析系统是一款专为企业设计的数据分析工具，通过收集和分析销售数据，帮助企业深入了解市场趋势、优化库存管理及提高销售额。 编写商品销售统计程序，需要包含以下功能：首先输入商品的信息包括名称、计量单位（重量或件数）以及单价，并允许用户进行修改和删除操作；其次实现销售统计功能，显示所有已存储的商品信息供选择购买，根据用户的输入计算总价并支持一次性购买多种商品。运行时由用户决定进入哪一部分功能，并可在程序执行过程中自由切换两部分之间。 在第二部分中，首先会列出全部商品的名称及其代码（当数量较多时需分屏展示），接着要求用户提供所选商品的代码以及相应的重量或件数信息；完成购买项目的输入后，使用特定编码如-1表示购物结束。此时程序将自动计算并显示本次购物所需的总金额。
     
  • Python商品销售数据可视化分析系统
    优质
    《Python商品销售数据可视化分析系统》是一款利用Python编程语言及其相关库（如Pandas、Matplotlib和Seaborn）构建的数据分析工具。该系统能够高效地处理与解析商品销售记录，生成直观图表及报告，帮助用户迅速掌握市场趋势并作出精准决策。 一个基于Python的程序可用于分析商品销售数据，并支持数据可视化以及爬虫功能。该程序以源码压缩包的形式提供，下载后即可运行。
     
  • Python商品销售数据可视化分析系统
    优质
    Python商品销售数据可视化分析系统是一款利用Python编程语言开发的数据分析工具，专注于将复杂的销售数据转化为直观易懂的图表和报告，帮助企业决策者快速理解市场动态、优化库存管理和提升销售额。通过集成先进的数据处理库如Pandas和Matplotlib等，该系统能够高效地提取关键业务指标(KPIs)，支持多维度数据分析与预测建模，助力企业实现精准营销策略制定及客户关系管理的持续改进。 Python商品销售数据分析可视化系统功能包括：用户注册、登录、后台管理员管理、展示商品数据基本信息首页、进行数据统计分析、提供商品价格区间查询、显示销售价格与销量信息，以及计算好评率和差评率；此外还支持查看商品详情，并实现对商品的数据分析及可视化。
     
  • 医药电商销售数据分析项目.zip
    优质
    本项目聚焦医药电商领域，通过深入分析销售数据，旨在挖掘消费者行为模式及市场趋势，为优化库存管理和制定精准营销策略提供依据。 本段落题目来源于2022年数据分析大赛的A题，文章详细介绍了对医药电商店铺、药品以及品牌的数据分析过程。 1. 文章首先进行了数据预处理工作，包括清洗、整理和转换等步骤，以确保数据的质量与准确性。 2. 使用可视化工具呈现了经过处理后的数据，帮助更好地理解各个变量之间的关系及趋势。 3. 探讨并分析了店铺销售、药品销量以及品牌选择等方面的原因，并研究了不同因素对店铺业绩的影响。 4. 基于历史数据分析建立了时间序列模型来预测未来的销售情况。这一方法能够为商家提供更加精准的决策支持，从而提高其市场表现。 5. 最终通过综合考察医药电商中的各项要素（包括但不限于上述内容），文章提出了有助于优化运营策略、增强竞争力的具体建议和见解。 希望读者能从本段落获得有价值的洞察，并将其应用于实际业务中以促进业绩增长。
     
  • Foodmart商店销售数据分析系统
    优质
    Foodmart商店销售数据分析系统是一款专为零售商设计的数据分析工具，旨在通过深入解析销售数据，帮助店主优化库存管理、提高运营效率并增强顾客满意度。 基于Foodmart实例数据库，分析需求如下：按时间级别（年、季度、月、日）分析不同产品的销售额和销售成本额。
     
  • 商业销售数据分析EXCEL模板
    优质
    本Excel模板专为商业销售人员设计，集成了关键的数据分析工具和功能模块，帮助用户高效管理客户信息、跟踪销售业绩并进行市场趋势预测。 这个Excel模板非常实用，适用于销售和制造业领域。模板已经制作完成，只需直接填写数据即可自动生成图表。
     
  • Python数据分析与可视化项目：电商超市销售数据分析及报表（约200行数据透视分析）
    优质
    本项目利用Python进行电商超市销售数据分析，通过数据透视表技术处理约200条销售记录，并生成详细的数据报告和可视化图表。 Python数据分析与可视化项目：电商超市销售数据分析与报表，包含约200行数据透视分析提取方式的教程资料在百度网盘分享。