Big Query-如何在 Big Query 中按浏览量、用户每周比较数据

Posted 2023-03-24

【中文标题】Big Query-如何在 Big Query 中按浏览量、用户每周比较数据

【英文标题】：Big Query-how to compare the data weekly by pageviews,users in Big query

【发布时间】：2021-01-08 11:21:18

【问题描述】：

我正在尝试每周比较 Big Query 中的浏览量、用户数和会话数 所以我想将 2019 年（2 月 1 日至 2 月 14 日）的数据与 2020 年（2 月 1 日至 2 月 14 日）的数据进行比较，并大致预测 2021 年（2 月 1 日至 2 月 14 日）

你能帮我看看如何在一个查询中查看每周数据比较吗？

所以下面我只看到每天的数据，我想看到的是 2019 年 2 月 1 日至 2 月 14 日的每周数据，并以相同的方式查看 2020 年和 2021 年数据的每周数据

【问题讨论】：

请提供一些示例数据和预期输出。

@Popeye 在上面添加了一张图片

"compare" 不是 SQL 操作。请说明你要实现的逻辑和你想要的结果。

@GordonLinoff 我的意思是我想查看 2019 年、2020 年的每周统计数据以及同一时间段的 2021 年预测数据。

@DivyangJain 。 . .请解释“预测”值的来源。没有 SQL 关键字“predict”。

【参考方案1】：

在标准 SQL 中尝试以下操作：

with data as (
  select 1 as row, 'Life' as sitesection, '20190201' as `date`,   21940 as Pageviews, 19429 Users
  union all
  select 2 as row, 'Life' as sitesection, '20190202' as `date`,   29283 as Pageviews, 25910 Users
  union all
  select 1 as row, 'Life' as sitesection, '20200201' as `date`,   5 as Pageviews, 2 Users
  union all
  select 2 as row, 'Life' as sitesection, '20200202' as `date`,   6 as Pageviews, 3 Users
)
select  extract(YEAR from PARSE_DATE("%Y%m%d", date)) as Year, 
        extract(WEEK from PARSE_DATE("%Y%m%d", date)) as week, 
        sum(Pageviews) as totl_pageviews, 
        sum(Users) as total_users from data
group by extract(YEAR from PARSE_DATE("%Y%m%d", date)), extract(WEEK from PARSE_DATE("%Y%m%d", date)) 

它显示了按年和周分组的页面浏览量和用户总数。我尝试在WITH 子句中模拟您图片中的数据。

【参考方案2】：

Kyrylo 的上述回答很好，但对于大多数用途，您可能希望显示一周的第一天，也许是这样：

with data as (
  select 1 as row, 'Life' as sitesection, date('2019-02-01') as `date`, 21940 as Pageviews, 19429 Users
  union all
  select 2 as row, 'Life' as sitesection, date('2019-02-02') as `date`, 29283 as Pageviews, 25910 Users
  union all
  select 1 as row, 'Life' as sitesection, date('2020-02-01') as `date`, 5 as Pageviews, 2 Users
  union all
  select 2 as row, 'Life' as sitesection, date('2020-02-02') as `date`, 6 as Pageviews, 3 Users
)
select  DATE_TRUNC(`date`, week) as first_day_of_week,
        sum(Pageviews) as totl_pageviews, 
        sum(Users) as total_users from data
group by first_day_of_week