SQL如何计算订单购买之间的平均时间？ （根据下一行和上一行进行sql计算）

Posted 2023-05-08

【中文标题】SQL如何计算订单购买之间的平均时间？ （根据下一行和上一行进行sql计算）

【英文标题】：SQL How to calculate Average time between Order Purchases? (do sql calculations based on next and previous row)

【发布时间】：2019-06-27 18:50:58

【问题描述】：

我有一个简单的表格，其中包含客户电子邮件、他们的订单数量（如果这是他们的第一个、第三个、第五个等）、创建订单的日期、该订单的价值以及总订单算上那个客户。

这是我的桌子的样子

Email          Order Date     Value Total
[e-mail] 1   12/1/2016   85  5
[e-mail] 2   2/6/2017    125 5
[e-mail] 3   2/17/2017   75  5
[e-mail] 4   3/2/2017    65  5
[e-mail] 5   3/20/2017   130 5
[e-mail] 1   2/12/2018   150 1
[e-mail] 1   6/15/2018   36  3
[e-mail] 2   7/16/2018   41  3
[e-mail] 3   1/21/2019   140 3
[e-mail] 1   8/10/2018   54  2
[e-mail] 2   11/16/2018  65  2

我想要做的是计算每个客户购买之间的平均时间。因此，让我们以客户 ylove 为例。首次购买时间为 2018 年 6 月 15 日。下一个是 7/16/18，即 31 天，下一次购买是 1/21/2019，即 189 天。订单之间的平均购买时间为 110 天。

但我不知道如何让 SQL 查看下一行并据此计算，但当它到达新客户时重新启动。

这是我获取该表的查询：

SELECT 
F.CustomerEmail
,F.OrderCountBase
,F.Date_Created
,F.Total
,F.TotalOrdersBase
FROM #FullBase F 
ORDER BY f.CustomerEmail

如果有人能给我一些建议，将不胜感激。

然后也许我可以计算价值差异（百分比）。例如，ylove 在他们的第一个订单上花费了 36 美元，在他们的第二个订单上花费了 41 美元，增长了 13%。然后他们的第二个订单是 140 美元，增长了 341%。因此，平均而言，该客户的采购订单价值增加了​​ 177%。与 SQL 无关，但这是计算此类指标的正确方法吗？

【问题讨论】：

使用 lag() 解析函数

搜索“窗口函数”，此功能使您可以在当前行的同时使用上一行或下一行。

@Natan 。 . .您是否关心距离上次订单的时间？

@GordonLinoff 你能解释一下你的意思吗？这不是我计算的吗？第一次和第二次，第二次和第三次之间的时间，然后是所有这些的平均值。

@Natan 。 . .你问的是订单之间的时间，但是自上次订单以来的时间呢。

【参考方案1】：

查看您的样本，您可以尝试使用差异形式的最小和最大日期除以总数

select email, datediff(day,  min(Order_Date), max(Order_Date))/(total-1) as avg_days
from your_table  
group by  email

也只管理一个订单

select email, 
  case when  total-1 > 0 then  
    datediff(day,  min(Order_Date), max(Order_Date))/(total-1) 
  else  datediff(day,  min(Order_Date), max(Order_Date)) end as avg_days
from your_table  
group by  email

【讨论】：

聪明，。但你不需要按总数分组

但是如果你有 2 个订单，公式应该是 (Max - Min) / (total - 1) ?

对于 3 也是总计 -1 @JuanCarlosOropeza 谢谢 .. 在某处点赞

现在不知道如何处理[e-mail] 只有1个订单

答案已更新。一个订单也是......总1的情况

【参考方案2】：

最简单的表述是：

select email,
       datediff(day,  min(Order_Date), max(Order_Date)) / nullif(total-1, 0) as avg_days
from t  
group by email;

你可以看到是这样的。考虑以 od1、od2 和 od3 作为订单日期的三个订单。平均值为：

( (od2 - od1) + (od3 - od2) ) / 2

检查算术：

--> ( od2 - od1 + od3 - od2 ) / 2
--> ( od3 - od1 ) / 2

这很明显可以推广到更多订单。

因此max() 减去min()。