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如何分析数据 2013-01-11 simonliu 分析数据 提升公司、部门、个人的价值 为何分析数据 发现公司营运异常，减少损失 表扬好的，警告差的 为持续改进做数据支持 资讯就是数据，EBIS需要分析数据 应该分析哪些数据 查找公司、部门、个人工作中的可能问题 库存周转率太低，明明库存很大，销量很低，还采购 库存残损品太多，快要过期，还不减价销售 天天有出差报销，有可能吗 亏损的生意，都有审批吗 操作失误，能发现吗 反省公司、部门、个人的目标 做这笔生意有多少钱赚，学会分析品牌 库存少点，如何提高周转率 应收少点，学会与客户谈判 客户满意了吗，意见收集了吗，改进了吗 如何分析数据 找平均值，排名 ABC分类 横向，纵向对比 Excel Oracle 分析函数 BI工具 数据表 cux_tran_oh OH 现有量 OG完好量 OS 发货区 PO本月采购 ORG_TRAN 本月中转 SALE本月销售 COST单位成本 pick 挑库数量 brand 品牌 city 城市 平均周转率 select sum(PICK * cost * PICK/(og+po+org_tran))/sum(PICK* cost) from cux_tran_oh where og+po+org_tran 0 品牌周转率 select rownum,r.* from ( select brand,sum(PICK * cost * PICK/(og+po+org_tran))/sum(PICK* cost) rate from cux_tran_oh tran where og+po+org_tran 0 group by brand having sum(PICK* cost) 0 order by rate desc) r partition 按品牌对数据进行分区，然后累积每个品牌每个城市的订单成本 select brand,city, sum(sale* cost) sales, sum(sum(sale* cost)) over(partition by brand) brand_sales from cux_tran_oh group by brand,city 按品牌查找上一年度订单成本总额占区域订单成本 20%以上的城市,每个城市所占的订单成本比例 select s.*,100 * round(sales / brand_sales, 2) || % Percent from (select brand,city, sum(sale* cost) sales, sum(sum(sale* cost)) over(partition by brand) brand_sales from cux_tran_oh group by brand,city ) s where sales brand_sales * 0.2 总结 Over函数指明在那些字段上做分析，其内跟Partition by表示对数据进行分组。注意Partition by可以有多个字段 Over函数可以和其它聚集函数、分析函数搭配，起到不同的作用。例如这里的SUM，还有诸如Rank，Dense_rank等。 排名 Rank, Dense_rank, row_number select brand,city, sum(sale* cost) sales, rank() over(order by sum(sale* cost) desc) rank, dense_rank() over(order by sum(sale* cost) desc) dense_rank, row_number() over(order by sum(sale* cost) desc) row_number from cux_tran_oh group by brand,city 总结 ①假如客户就只需要指定数目的记录，那么采用row_number是最简单的，但有漏掉的记录的危险②假如客户需要所有达到排名水平的记录，那么采用rank或dense_rank是不错的选择。至于选择哪一种则看客户的需要，选择dense_rank或得到最大的记录 分区后排名 select brand,city, sum(sale* cost) sales, rank() over(partition by