需求 请用sql写出所有用户中在今年10月份第一次购买商品的金额，表order字段: (购买用户：userid， 金额：money， 购买时间：paymenttime(格式：2017-10-01)， 订单...row(s) 分析 1、date_format只能支持日期格式，比如2021-03-30 2、date_format(current_date(),"yyyy-10")是用yyyy取出年份，10是给的默认值...，其他玩法见扩展部分 3、所有用户10月份第一次购买，从需求来看，是对每个用户分组，对购买时间排序，所以这里需要对用户开窗，因为是第一次购买，所以排序是是正序 4、这里从数据来看，购买时间是日期，不是时间...，也就是说用户可能在同一天购买多次，如果是这样，则要求购买时间是时间类型，精确到秒 5、这里的数据的唯一性是通过时间约束的，所以不用去重 6、这里是一个正确的写法，先过滤数据，减少数据集——预处理、预聚合的会让数据处理的阶段更清晰
这些数据可以包括购买记录、浏览行为、搜索行为、点击率、用户反馈等。数据可以来自企业已有的数据库，也可以通过第三方数据提供商获得。...2000不到的样子 总结：所有数据显示，97年前三月消费事态异常，后续趋于常态化 用户个体消费分析 用户消费金额，消费次数(产品数量)描述统计 user_grouped = df.groupby(by=...y = grouped['R'] #最近一次购买时间与98年7月的相差天数 plt.scatter(x,y,label=label) plt.legend() #显示图例 plt.xlabel...3月份过后，紫色回流用户，红色活跃用户，都呈现下降趋势，并且趋于平稳状态 3月份过后，新用户量几乎没有大量增加 每月中回流用户占比情况（占所有用户的比例） plt.figure(figsize=(12,6...x==0 else 0) purchase_r.head() #purchase_r.sum() :求出复购用户 #purchase_r.count():求出所有参与购物的用户（NAN不参与计数） (purchase_r.sum
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 用来正常显示中文标签...')['rating'].count().plot(figsize=(12,4)) #按照月份进度进行计数 plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销售数量') plt.title(...).fillna(0) pivot_purchase.head() len(pivot_purchase.columns) def purchase_return(data): #data:代表的是每一名游客的所有月份消费记录...np.mean(return_rate.T['return']) #回流用户平均值在0.73%左右 在17年9月份以后，仅有两个异常点在平均值以下 在17年9月份以前，所有数据都显示出回流用户比例低于平均值...life_time['life_time'].plot.hist(bins = 100,figsize=(12,6)) plt.xlabel('天数') plt.ylabel('人数') plt.title('所有用户的生命周期直方图
我的思路是使用DATE_FORMAT函数输出购买记录的月度标签，然后使用聚合函数group by函数对月度标签进行聚合（计数）,使用count计数时要考虑重复购买的情况，进行客户去重，获取真实人数。...因为购买日期字段都是同一个年份的，所有老师直接使用MONTH函数，这样更加简便！...计算复购率（复购率的计算思路，自己的与老师的差不多）： 先计算三月份购买人数，并作为一个子查询返回，外层查询使用count+if函数计算大于一次消费的购买者人数，将其与总人数相除，即可得到复购率。...计算回购率（自己的思路）： 对三月份购买者进行去重，使用count计算三月份购买者中有多少出现在四月份购买者中（通过在where中使用子查询作为过滤条件），将返回结果记录数与三月份购买者总人数相除即可得到回购率...这个题目是我耗费我时间最长的一道题目，其实逻辑上肯定大家都知道需要筛选出那些消费次数大于1次的记录，然后通过单个购买者所有消费记录中最远的消费时间与最近的消费时间做时间差即可。
Meebits 的定价也有类似的趋势，这是一款类似 3D 乐高角色的虚拟虚拟产品。Meebits 的列表显示，在数字资产市场 OpenSea 上出售的大多数低价字符都是为了模仿黑人而设计的。...埃雷拉说，他不再认为价格变化中存在任何种族偏见，这只是向购买它们的人口统计数据倾斜。 “你可以买任何你想买的东西，只要你有足够的预算，”Herrera 说。“有色人种将受到限制。”...当这些代币还不到10美元时，他就开始购买了。2017年，当 CryptoPunks 被创建时，早期加密粉丝可以免费获得它们。而到了一月份，一些朋克的价格需要几千美元。...过多的可用属性意味着投资者可以创造性地使用他们的元宇宙角色，包括采用与他们的“真实”身份完全不同的特征。...这个拥有450名成员的俱乐部通过一种被称为“部分所有权”的购买模式，合作购买了两个 CryptoPunks。Crypto Cookout 的每个成员都是这两个朋克的部分所有者。
复购率低说明产品的忠诚用户少，需要把资源和精力用在提升用户的转化率上。 复购率 =一定时间内购买次数大于1次的人数/所有购买的用户数 举个例子，3月份购买产品的100个人中有30个人购买了2次。...3月份的总的复购人数为30人，复购率=一定时间内购买次数大于1次的人数（30）/所有购买的用户数（100）=30% 2.如何判断是否是复购呢？...不同的行业有不同的标准，一般是指发货了再购买的才算复购，同一天购买的不算是复购。 也就是日期不同的，再次购买的用户算是复购。...count）计数 count(distinct(a.顾客ID)) 这样，复购率 =一定时间内购买次数大于1次的人数/所有购买的用户数 if(count(distinct (a.顾客ID))>1,1,0).../ count(distinct(a.顾客ID)) as 复购率 3.不同日期的复购 一般按不同日期的购买为复购，需要把“销售订单表”复制为2个表，用不同的日期取交集，取出不同日期购买的顾客/次数
% matplotlib inline plt.style.use('ggplot') # 绘图风格 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文字体...，使用.dt.month仅仅可以提取出来月份，但是具体是哪一年的7月，确提取不出来，因此其存在着弊端。...数据分析 月统计量分析 按月份统计产品购买数量、消费金额、消费次数以及消费人数。...，即通过'user': 'count'聚合得到的是一个月所有消费记录的数量，并不是本月内有多少不同的顾客来过该店里。...用户最后一次购买日期==第一次购买的日期，说明用户仅仅购买了一次或者用户在同一天内购买了两次。
关于分组逻辑，需要遵循以下2个准则： 具有相似行为特征的群体 具有相同时间周期的群体 例如： 按获客月份（按周甚至按天分组） 按获客渠道 按照用户完成的特定行为，比如用户访问网站的次数或者购买次数来分类...分析方向 分组逻辑： 这里只按照用户的初始购买月份进行分组，如果日志包含的分类字段更多（比如 渠道、性别或者年龄等），可以考虑更多种分组逻辑。...关键数据指标： 针对此份数据，至少有3个数据指标可以进行分析： 留存率 人均付款金额 人均购买次数 数据预处理 因为我们是按照月份进行分组，所以需要先将日期重采样为月份： df['购买月份'] = pd.to_datetime...计算每个用户的首单购买月份作为同期群分组，并将其对应到原始数据上： order["首单月份"] = order.groupby("uid")['购买月份'].transform("min") order.head...计算每条购买记录的时间与首单购买时间的月份差，并重置月份差标签： order["标签"] = (order.购买月份-order.首单月份).apply(lambda x:"同期群人数" if x.n=
# 用来正常显示负号 以下数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【分群思维05】自动获取～ df = pd.read_csv('paid.csv', encoding="gbk...30 9:41 680 9058431 3 2021/4/30 9:32 30 9947799 4 2021/4/30 9:25 150 2412798 cohort # 生成用户每月数据 df['购买月份...'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.to_period("M") order = df.groupby(["uid", "购买月份"], as_index=False).agg...( 月付费总额=("付费金额", "sum"), 月付费次数=("uid", "count"), ) # 计算同期群分组：用户首次购买月份 order["同期群分组"] = order.groupby...("uid")['购买月份'].transform("min") # 计算cohort月 order["cohort月"] = (order.购买月份-order.同期群分组).apply(lambda
一开始只有少数用户使用FSD Beta，到今年10月份使用用户数已经逐渐扩展到大约16万名，如今已经面向所有北美的付费车主。...值得注意的是，特斯拉的这项功能是需要车主额外购买的，目前在购买汽车时需要支付1.5万美元的预付费，此外每月还需要支付199美元的订阅费。...而后8月份宣布了会开展“展示与讲述”活动，初定于10月份，后又被推迟到11月月底。 对于视频中的文字，则有网友推测它是用一个实际工作的Neuralink设备打出来的。...报告显示，2021年全球商标申请数量约为1390万件，中国国家知识产权局申请的数量最多，按类统计约950万件，美国专利商标局位居第二，为90万件。...并且数日前，曼联刚刚发布公告，称公司董事会正在为俱乐部探索战略选项，包括吸引新投资、出售或其他交易。 因此这才有了苹果收购曼联的传言，不过这条消息虽已被辟谣，但苹果有意发展体育内容确实是实打实的。
数据理解：数据主要包括用户的基本信息，商品的基本信息，用户订单信息，用户浏览信息，用户评论信息。由于需要预测的是9月份购买的用户以及对应的第一次购买时间，因此时间的相关信息显得尤为重要。...，所以特征部分我们分为两个部分进行构造 S1： 用户订单特征：用户订单数，用户有过购买的月份数，订单中商品的属性特征（统计值）等。...用户行为特征：用户浏览的天数，用户浏览的月份数，浏览商品的属性特征（统计值）等。...比率特征 : 购买非目标的数量/购买目标的数量等 4.训练集构建 S1： 由于线上需要我们预测9月份是否购买，因此在线下我们可以假设8月份未知，用8月份之前的数据来提取用户集和特征。...4组样本分布不同，标记区分样本组别，A榜带来一个百分点的提升 与线上评测保持分布一致，2~3个千分点的提升 S2： 由于线上需要我们预测9月份是否购买，因此在线下我们可以假设8月份未知，用8月份之前的数据来提取用户集和特征
答：求饭店的家数，肯定要用到计数函数，这里有两种写法。...1.统计不同月份的下单人数 分析：首先应过滤出成功购买的数据即是已支付的，然后考虑统计不同月份是按月份分组需要用到groupby关键字，统计人数是计数需要用count函数，这里要注意一个问题因为有的人有多次购买行为...paidTime,"%y-%m") as M,count(distinctuserId) from data.order where isPaid = "已支付" group by M 2.统计用户三月份的回购率和复购率...分析：回购率=本月和下月都购买的人数÷本月购买人数 复购率=购买多次的人数÷总购买人数 （1）回购率要统计本月和下月都购买的人数，在一张表里是没法做到的,需要把表用join关联起来，然后再进行统计...，至少购买两次的人数，然后再去求比值，其实这里可以按月份分组把每个月的复购率都求出来而不用单独把三月份数据过滤出来求复购率 语句： select M,count(t.userId),count(if(tc
图片假设我们有一个大规模的电子商务数据集，包含了每天数以亿计的用户交易记录。我们想要使用ClickHouse来处理这个数据集，并计算出每个用户在每个月的销售额和购买次数。...FILE 'transactions.csv'现在，我们已经有了一个包含所有交易记录的表。...ID进行分组，并计算每个组的销售额总和和购买次数。...结果将按照月份和用户ID进行排序。...10 2021-02-01123 1500.00 8 2021-02-01789 3000.00 15 这个结果表格显示了每个用户在每个月的销售额和购买次数
第6题：电商购买金额统计实战 请用sql写出所有用户中在今年10月份第一次购买商品的金额， 表ordertable字段:(购买用户：userid，金额：money，购买时间：paymenttime(格式...-01','125'); INSERT INTO TABLE test_sql.test6 VALUES('001',100,'2017-11-01','126'); 思路分析 思路一: 首先需要找到所有在...10月份购买的订单。...然后找到每个用户在10月份第一次购买的订单，可以通过使用group by和min函数。 最后根据每个用户第一次购买的订单的id查询对应的金额。...2、先将结果表画出来，包括结果字段名有哪些，数据量也画几条。这是分析他要什么。 从源表到结果表，一路可能要走多个步骤，其实就是可能需要多个子查询，过程多就用with as来重构提高可读性。
本次分析的五个问题： 1、统计不同月份的下单人数； 2、统计用户三月份回购率和复购率 3、统计男女用户消费频次是否有差异 4、统计多次消费的用户，第一次和最后一次消费间隔是多少？...summarize(num_pep = n_distinct(userId)) #在分组基础上按照用户ID非重复计数...[,"userId"] %>% unique() #计算三月份购买的消费者 three_m...='') %>% #筛选已支付且有效的购买记录 select(gender,userId) %>% group_by(gender...orderinfo1['isPaid']== '已支付') & (orderinfo1['date_month'] == '2016-04'),].drop_duplicates('userId') #计算三月份购买的消费者
使用本软件之前手里还剩余的资金，包括钱包里的、银行里的（活期、定期等）。 3. 利息收入，定期、活期的利息。 4. 储蓄，定期转活期等。 5. 借入。别人借给我钱。 6. 还入。...购买物品，比如买衣服，家电等。 3. 购买食物，粮食、蔬菜，去饭店等。 4. 储蓄，就是存钱，工资存入活期、活期转定期等。 5. 借出，把我的钱借给别人。 6. ...购买物品和出售物品也有一点关系，但是金额是很难符合的，这里还没有想到一个很好的处理方式。...简单点的例子就是从一月份的工资拿出来400元买个手机、100交手机费、200元吃午饭……这样简单了吧。但是要知道一月份的工资都做了什么事情，二月份收入一共是多少，支出一共是多少。不能有重复的统计。...最后，我是一直使用面向过程，用“面向数据库”的方式来写程序的。面向对象是一点都不熟悉的。三层也没有用过。 所以下一步就是设计数据库，而不是设计类。 希望大家能够多多支持！
该服务的付费模式是每月 10 美元，年费则是 100 美元，经过验证的学生和已建立的开源项目所有者可以免费使用 GitHub Copilot。...微软一直在寻找更经济的方式来运行其 AI 服务，其中之一可能就是自制 AI 芯片，代替从英伟达购买。 研发 AI 芯片是一个昂贵且耗时的过程。...收入增长来自 ChatGPT+ 订阅服务，这项服务可提供更快的响应时间、高峰期优先访问权以及提前访问新功能和改进功能，不过每月 19.99 美元的应用内购买价格相当高昂。...Appfigures 的数据显示，一款名为 Ask AI 的竞品基于大量的广告投放而获得了更多的收入，从 ChatGPT 移动版推出时的 5 月份的 648 万美元上升到了 8 月份的 655 万美元，...当然，考虑到 Ask AI 的广告支出，净收入可能是另一回事。至于 ChatGPT，在苹果和谷歌从应用内购买收入中分成后，它在 9 月份的净收入约为 320 万美元。
网上泄露的文件显示，iOS远程代码执行零日漏洞利用代码的购买价（含说明文档）高达800万欧元。...除了零日漏洞利用代码外，这个价格还包括针对其他设备的漏洞利用代码以及针对基于Web 浏览器的代码注入的云支持服务。...这包括拥有大笔预算的美国政府和英国政府，我们知道零日漏洞通常被中央情报局（CIA）或国家安全局（NSA）之类的情报机构购买，不过随着我们看到更多的国家纷纷建立军事网络司令部，它们可能也会有兴趣购买。”...它利用零日漏洞在设备所有者不注意的情况下渗入设备，一旦潜入了系统，就可以复制消息、收集照片、记录通话，甚至通过摄像头或麦克风秘密录音。...这是自1月份以来的第六个零日漏洞补丁，不包括在苹果设备上运行的软件中的零日漏洞。
date命令显示当前日期和时间。它还可用于以您指定的格式显示或计算日期。或使用它来设置系统时钟。 个人推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后在购买服务器。...使用Linux date命令 如果在没有选项的情况下使用，该date命令将显示当前系统日期和时间，包括星期几，月份，时间，时区和年份： date Thu Apr 13 10:04:04 EDT 2017...%V是格式化选项，用于显示当前周数，并%y表示年份的最后两位数字。 格式化选项 运行date --help以显示格式选项列表。...以下是格式化令牌date支持的一小部分示例： 标记 内容 ％a 本机的工作日名称缩写（例如，Sun） ％a 本机的完整工作日名称（例如，星期日） ％b 本机的月份名称缩写（例如，Jan） ％B 本机的完整月份名称...date -d sunday Sun Aug 22 00:00:00 EDT 2010 $ date -d last-sunday Sun Aug 15 00:00:00 EDT 2010 其它有效的日期时间字符串包括
但是并不是所有的数据都需要将上述的所有操作都执行一遍，具体操作的选择可根据实际的数据和需求进行选定。...4.2 查看是否有异常值 在查看数据的缺失值之后还需要检查一下数据中是否含有异常值，Pandas的describe( )可以用来统计数据集的集中趋势，分析各行列的分布情况，因此在查看异常值时会经常用到，...describe()函数会对数值型数据进行统计，输出结果指标包括count、mean、std、min、max及下四分位数，中位数和上四分位数。通过观察该结果发现数据集并无异常值存在。...，进而更大一步提高销售额，但是需要注意是下半年的7月份和10月份销售额会有明显的下降，可以针对这些下降的月份多举行一些营销活动。...或者这样操作： 5.5 用户价值度RFM模型分析 目前几乎所有企业业务都是以客户的需求为主导，都希望服务好客户，促进销售转化，最好能让客户对产品和品牌产生黏性，长期购买。
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