請求書は、eコマース企業のコアデータであり、一連のマーケティングおよびプロモーション活動の結果です。 課金データには多くの貴重な情報が含まれています。 この情報は、ユーザープロファイルを定義し、将来のマーケティング計画のガイドラインを作成するのに役立ちます。 請求データは、人気の指標としても機能し、その後の在庫オプションの提案を提供するために使用することができる。
課金データはAlibaba Cloud Log Serviceにログとして保存されます。 1秒あたり数億のログエントリを処理するコンピューティング能力を備えたlog Serviceは、高速クエリとSQLベースの統計をサポートします。 このトピックでは、いくつかの例を使用して、課金データから有用な情報をマイニングする方法について説明します。
次の例では、商品情報 (名前と価格) 、取引情報 (最終価格、支払い方法、割引情報) 、および購入者情報 (メンバーシップ情報) を含む完全な請求書を使用します。
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クエリと分析の前に、インデックス機能を有効にして設定します。 詳細については、「インデックスの作成」をご参照ください。
総売上に対する製品の各カテゴリの売上の割合を表示します。
*|select count(1) as pv ,category group by category limit 100さまざまな女性の服の販売動向を表示します。
category: women's clothing | select count(1) as deals , commodity group by commodity order by deals desc limit 20さまざまな支払い方法のシェアと売上高を表示します。
* | select count(1) as deals , pay_with group by pay_with order by deals desc limit 20 * | select sum(real_price) as total_money , pay_with group by pay_with order by total_money desc limit 20
