Question

我必须建立一个查询，该查询显示并计算交易数据中最频繁的产品。在这种情况下，某一天我们可以有多个产品线，但是查询应考虑整个数据。

例如，从下面的数据中，我们可以看到产品“平板电脑”是最受欢迎的产品，销售额最高。但是，我们还可以观察到，该商品在7天内仅售出2天。

另一方面，从数据的开始到结束，每天都销售“清洁剂”产品。

在这种情况下，外观的总和无法正常工作，因为某些产品可能在一天之内需求量很大，但在接下来的五天内还没有购买任何产品。查询结果应为“清洁剂”是每天购买的产品。

Date    |Product ID|Product|QTY|Price
02.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500
02.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500
02.01.19|FG4549|phone      |4  |800
02.01.19|DF2345|mouse      |5  |20
02.01.19|KO4865|monitor    |1  |450
02.01.19|SDF486|coffe mach |6  |300
02.01.19|POIJ48|cleaner    |1  |20
03.01.19|KO4GR |surround   |2  |450
03.01.19|SDFGEA|vaccum clea|8  |300
03.01.19|POIJ48|cleaner    |9  |20
04.01.19|HK2KOI|charger    |1  |15
04.01.19|HK2KOJ|cooler     |1  |20
04.01.19|HK2GDS|mouse pad  |10 |8
04.01.19|FG4549|phone      |4  |800
04.01.19|POIJ48|cleaner    |1  |20
04.01.19|POIJ48|cleaner    |9  |20
05.01.19|49894U|chair      |1  |100
05.01.19|49894U|chair      |5  |100
05.01.19|POIJ48|cleaner    |9  |20
05.01.19|JIPIO4|book       |1  |20
05.01.19|NGGO7|lamp        |1  |80
06.01.19|HK2KOI|charger    |1  |15
06.01.19|POIJ48|cleaner    |9  |20
07.01.19|48961G|keybord    |11 |20
07.01.19|POIJ48|cleaner    |9  |20
07.01.19|HRF584|headset    |2  |40
08.01.19|GRS4984|fiber cabl|10 |10
08.01.19|DGFE4 |magazine   |1  |5
08.01.19|POIJ48|cleaner    |9  |20
08.01.19|49894U|chair      |5  |100
08.01.19|DF2345|mouse      |5  |20
08.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500
08.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500
08.01.19|HK2345|tablet     |12 |1500
08.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500
08.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500
08.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500
08.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500
08.01.19|HK2345|tablet     |8  |1500
08.01.19|HK2345|tablet     |2  |1500

Answer 1

您可以对Product进行分组，并根据销售天数（count(distinct Date)）进行排序：

select  Procuct
,       count(distinct Date) as NumberOfDaysWithSales
,       sum(Qty) as TotalSold
,       sum(Qty*Price) as TotalRevenue
from    YourTable
group by
        Product
order by
        count(distinct Date) desc

Answer 2

如果您希望通过数据中的天数获得“最受欢迎”的产品，则需要这样的查询：

select top (1) with ties product, count(distinct date) as num_days
from t
group by product
order by num_days desc;

with ties考虑到通过此度量，多个产品可能都具有相同的受欢迎程度。如果您想按产品总数打破平局，则：

select top (1) with ties product,
       count(distinct date) as num_days,
       sum(qty) as total_qty
from t
group by product
order by num_days desc, total_qty desc;

再一次，仍然会有联系。

T-SQL计算时间间隔并找到最高频率

2 个答案: