數據準備

本文主要分析只涉及一張訂單表orders，操作過程在Hive中完成，具體數據如下：

-- 建表
CREATE TABLE orders(
    order_id int,
    customer_id string,
    city string,
    add_time string,
    amount decimal(10,2));

-- 準備數據                              
INSERT INTO orders VALUES
(1,"A","上海","2020-01-01 00:00:00.000000",200),
(2,"B","上海","2020-01-05 00:00:00.000000",250),
(3,"C","北京","2020-01-12 00:00:00.000000",200),
(4,"A","上海","2020-02-04 00:00:00.000000",400),
(5,"D","上海","2020-02-05 00:00:00.000000",250),
(5,"D","上海","2020-02-05 12:00:00.000000",300),
(6,"C","北京","2020-02-19 00:00:00.000000",300),
(7,"A","上海","2020-03-01 00:00:00.000000",150),
(8,"E","北京","2020-03-05 00:00:00.000000",500),
(9,"F","上海","2020-03-09 00:00:00.000000",250),
(10,"B","上海","2020-03-21 00:00:00.000000",600);

需求1：收入增長

在業務方面，第m1個月的收入增長計算如下：100 *（m1-m0）/ m0

其中，m1是給定月份的收入，m0是上個月的收入。因此，從技術上講，我們需要找到每個月的收入，然后以某種方式將每個月的收入與上一個收入相關聯，以便進行上述計算。計算當時如下：

WITH
monthly_revenue as (
    SELECT
    trunc(add_time,'MM') as month,
    sum(amount) as revenue
    FROM orders
    GROUP BY 1
)
,prev_month_revenue as (
    SELECT 
    month,
    revenue,
    lag(revenue) over (order by month) as prev_month_revenue -- 上一月收入
    FROM monthly_revenue
)
SELECT 
  month,
  revenue,
  prev_month_revenue,
  round(100.0*(revenue-prev_month_revenue)/prev_month_revenue,1) as revenue_growth
FROM prev_month_revenue
ORDER BY 1

結果輸出

我們還可以按照按城市分組進行統計，查看某個城市某個月份的收入增長情況

WITH
monthly_revenue as (
    SELECT
     trunc(add_time,'MM') as month,
    city,
    sum(amount) as revenue
    FROM orders
    GROUP BY 1,2
)
,prev_month_revenue as (
    SELECT 
    month,
    city,
    revenue,
    lag(revenue) over (partition by city order by month) as prev_month_revenue
    FROM monthly_revenue
)
SELECT 
month,
city,
revenue,
round(100.0*(revenue-prev_month_revenue)/prev_month_revenue,1) as revenue_growth
FROM prev_month_revenue
ORDER BY 2,1

結果輸出

需求2：累計求和

累計匯總，即當前元素和所有先前元素的總和，如下面的SQL：

WITH
monthly_revenue as (
    SELECT
    trunc(add_time,'MM') as month,
    sum(amount) as revenue
    FROM orders
    GROUP BY 1
)
SELECT 
month,
revenue,
sum(revenue) over (order by month rows between unbounded preceding and current row) as running_total
FROM monthly_revenue
ORDER BY 1

結果輸出

我們還可以使用下面的組合方式進行分析，SQL如下：

SELECT
   order_id,
   customer_id,
   city,
   add_time,
   amount,
   sum(amount) over () as amount_total, -- 所有數據求和
   sum(amount) over (order by order_id rows between unbounded preceding and current row) as running_sum, -- 累計求和
   sum(amount) over (partition by customer_id order by add_time rows between unbounded    preceding and current row) as running_sum_by_customer, 
   avg(amount) over (order by add_time rows between 5 preceding and current row) as  trailing_avg -- 滾動求平均
FROM orders
ORDER BY 1

結果輸出：

需求3：處理重復數據

從上面的數據可以看出，存在兩條重復的數據**(5,"D","上海","2020-02-05 00:00:00.000000",250), (5,"D","上海","2020-02-05 12:00:00.000000",300),**顯然需要對其進行清洗去重，保留最新的一條數據，SQL如下：

我們先進行分組排名，然后保留最新的那條數據即可：

SELECT *
FROM (
    SELECT *,
    row_number() over (partition by order_id order by add_time desc) as rank
    FROM orders
) t
WHERE rank=1

結果輸出：

經過上面的清洗過程，對數據進行了去重。重新計算上面的需求1，正確SQL腳本為：

WITH
orders_cleaned as (
    SELECT *
    FROM (
        SELECT *,
        row_number() over (partition by order_id order by add_time desc) as rank
        FROM orders
    )t
    WHERE rank=1
)
,monthly_revenue as (
    SELECT
    trunc(add_time,'MM') as month,
    sum(amount) as revenue
    FROM orders_cleaned
    GROUP BY 1
)
,prev_month_revenue as (
    SELECT 
    month,
    revenue,
    lag(revenue) over (order by month) as prev_month_revenue
    FROM monthly_revenue
)
SELECT 
month,
revenue,
round(100.0*(revenue-prev_month_revenue)/prev_month_revenue,1) as revenue_growth
FROM prev_month_revenue
ORDER BY 1

結果輸出：

將清洗后的數據創建成視圖，方便以后使用

CREATE VIEW orders_cleaned AS
SELECT
    order_id, 
    customer_id, 
    city, 
    add_time, 
    amount
FROM (
    SELECT *,
    row_number() over (partition by order_id order by add_time desc) as rank
    FROM orders
)t
WHERE rank=1

需求4：分組取TopN

分組取topN是最長見的SQL窗口函數使用場景，下面的SQL是計算每個月份的top2訂單金額，如下：

WITH orders_ranked as (
    SELECT
    trunc(add_time,'MM') as month,
    *,
    row_number() over (partition by trunc(add_time,'MM') order by amount desc, add_time) as rank
    FROM orders_cleaned
)
SELECT 
    month,
    order_id,
    customer_id,
    city,
    add_time,
    amount
FROM orders_ranked
WHERE rank <=2
ORDER BY 1

需求5：重復購買行為

下面的SQL計算重復購買率：重復購買的人數/總人數*100%以及第一筆訂單金額與第二筆訂單金額之間的典型差額:avg(第二筆訂單金額/第一筆訂單金額)

WITH customer_orders as (
    SELECT *,
    row_number() over (partition by customer_id order by add_time) as customer_order_n,
    lag(amount) over (partition by customer_id order by add_time) as prev_order_amount
    FROM orders_cleaned
)
SELECT
round(100.0*sum(case when customer_order_n=2 then 1 end)/count(distinct customer_id),1) as repeat_purchases,-- 重復購買率
avg(case when customer_order_n=2 then 1.0*amount/prev_order_amount end) as revenue_expansion -- 重復購買較上次購買差異，第一筆訂單金額與第二筆訂單金額之間的典型差額
FROM customer_orders

結果輸出：

WITH結果輸出：

最終結果輸出：