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我有一张 table :
id | year | quarter | month | brand | sku | total_unit_sales
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1 | 2010 | 1 | Jan | Toyota | 123 | 156
2 | 2010 | 1 | Jan | Toyota | 124 | 77
3 | 2010 | 1 | Jan | Toyota | 125 | 325
4 | 2010 | 1 | Feb | Toyota | 123 | 184
5 | 2010 | 1 | Feb | Toyota | 124 | 98
6 | 2010 | 1 | Feb | Toyota | 125 | 219
7 | 2010 | 1 | Mar | Toyota | 123 | 178
8 | 2010 | 1 | Mar | Toyota | 124 | 101
9 | 2010 | 1 | Mar | Toyota | 125 | 215
10 | 2010 | 1 | Apr | Toyota | 123 | 216
11 | 2010 | 1 | Apr | Toyota | 124 | 115
12 | 2010 | 1 | Apr | Toyota | 125 | 278
我需要按品牌、月份、年份创建增量指数(一个时间段与其他时间段的变化百分比)。这些指标是过去 12 个月的平均变化、当前季度的变化、上个月与上个月的变化。
我曾经以多阶段方式实现这一点,创建许多汇总表,然后生成所需的报告。然而,这是一个手动定制过程。现在我需要一种完全自动化的方式来更新数据源和生成报告。
我一直致力于自连接,但结果并不理想,考虑到可以通过自连接表来比较以前的价格与最新价格:
left join on a.id=b.id+1
这很容易出错,因为有些月份不会收集某些特定 sku 的销售数据,当月未售出。
感谢您的帮助。提前致谢。 mysql 版本 5.5+
最佳答案
您的加入方法听起来是一种有效的方法。您可以通过使用 outer join
和 IFNULL() 生成合理的值来提高图形的质量。
关于mysql月销量对比,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23023224/
我正在尝试对一家链式店半年的每日现金流量(流入 - 流出)进行预测。我有过去3年每天的现金流入和现金流出、通货膨胀率、国定假日日期和商店数量。已经使用 pandas dataframe 处理了数据。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!