HiveSQL最近7/30日各品牌复购率

最近7/30日各品牌复购率

统计周期	统计粒度	指标	说明
最近7、30日	品牌	复购率	重复购买人数占购买人数比例

1.表结构

2.数据来源

实现1：

(1) 将每个用户购买每个品牌的次数进行聚合user_tm_count

select user_id,tm_id,tm_name,sum(order_count_7d) user_tm_countfrom dws_trade_user_sku_order_ndwhere dt = '2020-06-14'group by user_id, tm_id, tm_name

（2）按品牌分组用大于等于2的user_tm_count÷大于等于1的user_tm_count

selecttm_id,tm_name,sum(`if`(user_tm_count>=2,1,0)) / sum(`if`(user_tm_count>=1,1,0))
from (select user_id,tm_id,tm_name,sum(order_count_7d) user_tm_countfrom dws_trade_user_sku_order_ndwhere dt = '2020-06-14'group by user_id, tm_id, tm_name)t1
group by tm_id,tm_name

（3）将7、30天数据合并

select recent_days,tm_id,tm_name,sum(`if`(user_tm_count >= 2, 1, 0)) / sum(`if`(user_tm_count >= 1, 1, 0))
from (select recent_days,user_id,tm_id,tm_name,sum(`if`(recent_days = 7, order_count_7d, order_count_30d)) user_tm_countfrom dws_trade_user_sku_order_nd lateral view explode(array(7, 30)) tmp as recent_dayswhere dt = '2020-06-14'group by recent_days, user_id, tm_id, tm_name) t1
group by recent_days,tm_id, tm_name

select'2020-06-14' dt,recent_days,tm_id,tm_name,cast(sum(if(order_count>=2,1,0))/sum(if(order_count>=1,1,0)) as decimal(16,2))
from
(select'2020-06-14' dt,recent_days,user_id,tm_id,tm_name,sum(order_count) order_countfrom(selectrecent_days,user_id,tm_id,tm_name,case recent_dayswhen 7 then order_count_7dwhen 30 then order_count_30dend order_countfrom dws_trade_user_sku_order_nd lateral view explode(array(7,30)) tmp as recent_dayswhere dt='2020-06-14')t1group by recent_days,user_id,tm_id,tm_name
)t2
group by recent_days,tm_id,tm_name;

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