CN113821515A - 一种基于MySql查询分析连带率的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于MySql查询分析连带率的方法,包括用户进入连带率分析页面,选择或输入要查询的订单数据参数,提交自定义任务;接收自定义任务的订单数据参数,并将参数传入后台,然后,MySql执行自定义任务;MySql执行自定义任务,MySql执行自定义任务完成后,将得到计算连带率结果的表保存到数据库结果表中;用户进行查询任务状态和任务结果时,用户连带率分析页面根据所述数据库结果表的数据,返回自定义任务执行结果和状态至用户。本发明通过完整高效的mysql数据表分析连带率,从具体数据方面,能够更加明确的看出各个商品之间的连带性、关联性;帮助商家合理推销商品、提高销量。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域,具体来说,涉及一种基于MySql查询分析连带率的方法。
背景技术
在销售领域,如何销售出具有关联性的商品,对于商家来说是很重要的,但是商家定义的关联性和用户理解的关联性是不尽相同的,错误营销往往可能事倍功半。对于追求多业态混合消费的购物中心来说,连带消费是购物中心经营的核心,品牌组合固定时,要提升客单价就看连带率是否能提高。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题,本发明提出一种基于MySql查询分析连带率的方法,能够克服现有技术方法的上述不足。
为实现上述技术目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种基于MySql查询分析连带率的方法,包括以下步骤:
S1:用户进入连带率分析页面,选择或输入要查询的订单数据参数,创建并提交自定义任务;
S2:接收自定义任务的订单数据参数,并将参数传入后台,然后,MySql执行自定义任务;
S3: MySql执行自定义任务,首先,MySql创建表1,表1读取订单数据,并计算各个商品购买的用户数,MySql创建表2,表2计算购买过商品一的同时又购买过商品二的用户数,所述表1左关联表2,并过滤掉商品相同的所述表2中的数据,同时计算出连带率,创建表3,将计算出的连带率结果输出至所述表3;
S4: MySql创建表4,表4用于存储客户类型,将所述表3和表4关联,MySql再创建表5,将连带率输出至所述表5;
S5:MySql执行自定义任务完成后,将得到计算连带率结果的表5保存到数据库结果表中;
S6:用户进行查询任务状态和任务结果时,用户连带率分析页面根据所述数据库结果表的数据,返回自定义任务执行结果和状态至用户。
进一步地,所述要查询的订单数据参数包括有输入参数,时间范围、需要分析的商品、商品订单数据、连带率范围、可推荐人数范围和预计成功人数范围。
进一步地,步骤S3中,所述表1和表2在计算商品购买的用户数时,需要提前根据用户的唯一标识ID进行去重。
进一步地,步骤S4中,所述客户类型包括重点客户和普通客户,所述重点客户再输出连带率时,正常输出所有连带率,同时包含近90天内的重要数据;普通客户输出连带率时,只输出连带率>10%以上的连带率数据,不包含近90天的重要数据。
进一步地,所述用户根据返回的结果,选择筛选、导出或直接选择营销。
本发明的有益效果:通过完整高效的mysql数据表分析连带率,从具体数据方面,能够更加明确的看出各个商品之间的连带性、关联性;一套流程两种执行方式,更加的贴合实际、高效执行分析任务,而且,查询范围大,最大化支持查询昨日数据,更有利于客户分析和营销,帮助商家合理推销商品、提高销量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的基于MySql查询分析连带率的方法的流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围,为了方便理解本发明的上述技术方案,以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
如图1所示,根据本发明实施例所述的基于MySql查询分析连带率的方法,实现步骤包括:首先,用户进入连带率分析页面,选择或输入要查询的订单数据参数,创建并提交自定义任务。所述要查询的订单数据参数包括有输入参数,时间范围、需要分析的商品、商品订单数据、连带率范围、可推荐人数范围和预计成功人数范围。
将接收的自定义任务的订单数据参数传入后台,然后,MySql执行自定义任务。
MySql执行自定义任务,首先,MySql创建表1,表1读取订单数据,并计算各个商品购买的用户数,MySql创建表2,表2计算购买过商品一的同时又购买过商品二的用户数,所述表1左关联表2,并过滤掉商品相同的所述表2中的数据,同时计算出连带率,创建表3,将计算出的连带率结果输出至所述表3;所述表1和表2在计算商品购买的用户数时,需要提前根据用户的唯一标识ID进行去重;MySql创建表4,表4用于存储客户类型,将所述表3和表4关联;MySql再创建表5,将连带率输出至所述表5;所述客户类型包括重点客户和普通客户,所述重点客户再输出连带率时,正常输出所有连带率,同时包含近90天内的重要数据(计算周期为T+1,使用今天之前近90天的数据计算);普通客户输出连带率时,只输出连带率>10%以上的连带率数据,不包含近90天的重要数据。
MySql执行自定义任务完成后,将得到计算连带率结果的表5保存到数据库结果表中。
用户进行查询任务状态和任务结果时,用户连带率分析页面根据所述数据库结果表的数据,返回自定义任务执行结果和状态至用户,用户根据返回的结果,选择筛选、导出或直接选择营销。
综上所述,借助于本发明的上述技术方案,通过完整高效的mysql数据表分析连带率,从具体数据方面,能够更加明确的看出各个商品之间的连带性、关联性;一套流程两种执行方式,更加的贴合实际、高效执行分析任务,而且,查询范围大,最大化支持查询昨日数据,更有利于客户分析和营销,帮助商家合理推销商品、提高销量,给用户带来实际方便的体验效果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于MySql查询分析连带率的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:用户进入连带率分析页面,选择或输入要查询的订单数据参数,创建并提交自定义任务;
S2:接收自定义任务的订单数据参数,并将参数传入后台,然后,MySql执行自定义任务;
S3: MySql执行自定义任务,首先,MySql创建表1,表1读取订单数据,并计算各个商品购买的用户数,MySql创建表2,表2计算购买过商品一的同时又购买过商品二的用户数,所述表1左关联表2,并过滤掉商品相同的所述表2中的数据,同时计算出连带率,创建表3,将计算出的连带率结果输出至所述表3;
S4: MySql创建表4,表4用于存储客户类型,将所述表3和表4关联,MySql再创建表5,将连带率输出至所述表5;
S5:MySql执行自定义任务完成后,将得到计算连带率结果的表5保存到数据库结果表中;
S6:用户进行查询任务状态和任务结果时,用户连带率分析页面根据所述数据库结果表的数据,返回自定义任务执行结果和状态至用户。
2.根据权利要求1所述的基于MySql查询分析连带率的方法,其特征在于,所述要查询的订单数据参数包括有输入参数,时间范围、需要分析的商品、商品订单数据、连带率范围、可推荐人数范围和预计成功人数范围。
3.根据权利要求1所述的基于MySql查询分析连带率的方法,其特征在于,步骤S3中,所述表1和表2在计算商品购买的用户数时,需要提前根据用户的唯一标识ID进行去重。
4.根据权利要求1所述的基于MySql查询分析连带率的方法,其特征在于,步骤S4中,所述客户类型包括重点客户和普通客户,所述重点客户再输出连带率时,正常输出所有连带率,同时包含近90天内的重要数据;普通客户输出连带率时,只输出连带率>10%以上的连带率数据,不包含近90天的重要数据。
5.根据权利要求1所述的基于MySql查询分析连带率的方法,其特征在于,所述用户根据返回的结果,选择筛选、导出或直接选择营销。
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