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

一种基于MySql查询分析连带率的方法
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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沈小鱼: "什么是联单率，零售电商行业的联单率一般在多少？", pages 1, Retrieved from the Internet <URL:https://www.zhihu.com/question/21823750> *

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