Question

我正在尝试对客户的重复购买行为进行分析。

我的目标是双重的：

消除仅发生一次的所有客户商品zip组合（消除不重复的）
对于重复的记录，我想总结一下我需要获得多个订单之间的平均天数以及总销售额

如果我有以下数据：

Customer#   Item        Zip     Date            Qty     Net Sales
---------   --------    -----   ----------      ---     ---------
ABC123      GHTH123     76137   2014-01-01      10      1500
XYZ999      ZZZZZZZ     68106   2015-02-01      1       50
DEF456      167AAAA     60018   2015-03-01      12      650
XYZ999      YYYYYYY     68106   2015-01-01      3       150 
XYZ999      ZZZZZZZ     68106   2015-04-01      10      500
XYZ999      YYYYYYY     68106   2015-03-01      12      600
XYZ999      YYYYYYY     68106   2015-05-01      10      500 
ABC123      GHTH123     76137   2014-01-15      8       1200
ABC234      N867689     23218   2014-01-01      10      1500
ABC123      DDFF121     76137   2014-01-27      15      2250

我想获得以下输出：

Customer#   Item        Zip     Avg Days/Ord    Tot Ord     Total Amt
---------   --------    -----   ----------      -------     ---------
ABC123      GHTH123     76137   15              2           2700
XYZ999      ZZZZZZZ     68106   60              2           550
XYZ999      YYYYYYY     68106   60              3           1250

我尝试使用sqldiff软件包并使用DATEDIFF函数，但由于DATEDIFF R无效，我无法使用<ul> <li ng-repeat="ls in list" ng-class="{ 'active' : ls == selectedItem }" ng-click="activeMenu(ls)">{{ls}}</li> </ul>。

有人可以帮助我在这里采取更好的方法吗？

Answer 1

你可以尝试

library(dplyr)
df1 %>% 
    group_by(Customer, Item, Zip) %>%
    filter(n()>1) %>% 
    summarise(AvgDays=mean(diff(Date)),TotOrd= n(), TotAmt=sum(NetSales))
#   Customer    Item   Zip AvgDays TotOrd TotAmt
#1   ABC123 GHTH123 76137      14      2   2700
#2   XYZ999 ZZZZZZZ 68106      59      2    550
#3   XYZ999 YYYYYYY 68106      60      3   1250

或者

library(data.table)
setDT(df1)[, if(.N>1) list(AvgDays= mean(c(diff(Date))), TotOrd=.N, 
                  TotAmt=sum(NetSales)), .(Customer, Item, Zip)] 
#   Customer    Item   Zip AvgDays TotOrd TotAmt
#1:   ABC123 GHTH123 76137      14      2   2700
#2:   XYZ999 ZZZZZZZ 68106      59      2    550
#3:   XYZ999 YYYYYYY 68106      60      3   1250

R - 为重复购买分组日期和汇总数据

1 个答案: