场景面试进阶:基于SQL的餐饮数据分析挖掘


💡 作者:韩信子@ShowMeAI
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本篇内容基于场景面试题完成,在给定场景和数据表的前提下,有一系列的分析挖掘问题,大家可以基于SQL来完成。

场景:Danny非常喜欢日本料理,因此在 2021 年初,他决定冒险冒险,开了一家可爱的小餐厅,出售他最喜欢的 3 种食物:寿司、咖喱和拉面。这家餐厅从其几个月的运营中获取了一些非常基本的数据,但不知道如何使用他们的数据来帮助他们经营业务。

Danny 想基于收集到的数据来更深入地了解他的客户,例如他们的就餐模式、点餐花费以及他们最喜欢哪些菜等。下面你就来帮助他完成核心问题的分析吧,这里的分析基于SQL完成。

对于SQL更详尽的内容,欢迎大家查阅ShowMeAI制作的速查手册,快学快用:
编程语言速查表 | SQL 速查表

💡 数据说明

本次的场景涉及到3个核心数据集,都已存入数据库表中:

  • sales
  • menu
  • members

这3张表对应的实体关系图如下所示:

📌 表1:Sales

销售额表对应的建表与数据插入SQL语句如下:

  1. CREATE TABLE sales (
  2. "customer_id" VARCHAR(1),
  3. "order_date" DATE,
  4. "product_id" INTEGER
  5. );
  6. INSERT INTO sales
  7. ("customer_id", "order_date", "product_id")
  8. VALUES
  9. ('A', '2021-01-01', '1'),
  10. ('A', '2021-01-01', '2'),
  11. ('A', '2021-01-07', '2'),
  12. ('A', '2021-01-10', '3'),
  13. ('A', '2021-01-11', '3'),
  14. ('A', '2021-01-11', '3'),
  15. ('B', '2021-01-01', '2'),
  16. ('B', '2021-01-02', '2'),
  17. ('B', '2021-01-04', '1'),
  18. ('B', '2021-01-11', '1'),
  19. ('B', '2021-01-16', '3'),
  20. ('B', '2021-02-01', '3'),
  21. ('C', '2021-01-01', '3'),
  22. ('C', '2021-01-01', '3'),
  23. ('C', '2021-01-07', '3');

📌 表2:menu

菜单表对应的建表与数据插入SQL语句如下:

  1. CREATE TABLE menu (
  2. "product_id" INTEGER,
  3. "product_name" VARCHAR(5),
  4. "price" INTEGER
  5. );
  6. INSERT INTO menu
  7. ("product_id", "product_name", "price")
  8. VALUES
  9. ('1', 'sushi', '10'),
  10. ('2', 'curry', '15'),
  11. ('3', 'ramen', '12');

📌 表3:members

会员表对应的建表与数据插入SQL语句如下:

  1. CREATE TABLE members (
  2. "customer_id" VARCHAR(1),
  3. "join_date" DATE
  4. );
  5. INSERT INTO members
  6. ("customer_id", "join_date")
  7. VALUES
  8. ('A', '2021-01-07'),
  9. ('B', '2021-01-09');

💡 数据分析挖掘问题

📌 1.每位顾客在餐厅消费的总金额是多少?

这里的信息显然来源于sales和menu两张表,我们先对它们进行关联,而问题中的『每位顾客』意味着我们会基于 customer_id 进行分组统计。最后的SQL如下所示:

  1. SELECT customer_id,
  2. Sum(price) AS total_sales
  3. FROM sales
  4. JOIN menu
  5. ON sales.product_id = menu.product_id
  6. GROUP BY sales.customer_id

查询结果如下:

📌 2.每位顾客光顾了餐厅多少天?

我们知道,每位顾客每次光顾,都会生成 sales 中的相关记录,我们可以基customer_id统计客户访问餐厅的不同日期。

  1. SELECT customer_id,
  2. Count(DISTINCT( order_date )) as no_of_days_customer_visited
  3. FROM sales
  4. GROUP BY customer_id

查询结果如下:

📌 3.每位顾客购买的菜单中的第一道菜是什么?

这个问题同样会涉及到 sales 和 menu 表,我们会用到customer_idproduct_nameorder_date字段,按照要求,我们希望查询每个客户从菜单中购买的第 1 件商品,因此使用 rank 函数进行订单日期排序。对应的SQL如下所示:

  1. WITH view_tab
  2. AS (SELECT customer_id,
  3. product_name,
  4. order_date,
  5. Rank()
  6. OVER(
  7. partition BY customer_id
  8. ORDER BY order_date ) AS Ranking
  9. FROM sales
  10. JOIN menu
  11. ON sales.product_id = menu.product_id)
  12. SELECT customer_id,
  13. product_name
  14. FROM view_tab
  15. WHERE ranking = 1
  16. GROUP BY customer_id,
  17. product_name

我们这里启用了临时表view_tab,选择 ranking 位1的数据对应的customer_idproduct_name

查询结果如下:

📌 4.菜单上购买最多的菜是什么,所有顾客购买了多少次?

这里很显然是以『菜』为核心,因此我们会基于product_id进行分组,同时我们需要统计的是购买了多少次,因此需要根据count(product_id)的结果进行排序,对应的SQL如下所示:

  1. SELECT product_name,
  2. Count(sales.product_id) AS most_purchsed
  3. FROM sales
  4. JOIN menu
  5. ON sales.product_id = menu.product_id
  6. GROUP BY sales.product_id
  7. ORDER BY most_purchsed DESC
  8. LIMIT 1

查询结果如下:

第2小问是问所有顾客在这个最热门的菜上下单的次数,我们在上述SQL的基础上加上customer_id进行统计。

  1. SELECT customer_id,
  2. product_name,
  3. Count(customer_id) AS purchase_count
  4. FROM sales
  5. JOIN menu
  6. ON sales.product_id = menu.product_id
  7. WHERE sales.product_id = 3
  8. GROUP BY customer_id
  9. ORDER BY purchase_count DESC

查询结果如下:

📌 5.每位顾客最喜欢的菜品分别是什么?

在这个问题中,我们要对客户购买每种产品的次数进行排名,因此使用窗口函数 rank,按customer_id划分,按客户购买产品的次数(计数)排序。对应的SQL如下:

  1. WITH view_tab
  2. AS (SELECT customer_id,
  3. product_name,
  4. Count(product_name) AS count_item,
  5. Rank()
  6. OVER(
  7. partition BY customer_id
  8. ORDER BY Count(product_name) DESC) AS most_popular
  9. FROM sales
  10. JOIN menu
  11. ON sales.product_id = menu.product_id
  12. GROUP BY customer_id,
  13. product_name)
  14. SELECT customer_id,
  15. product_name,
  16. count_item
  17. FROM view_tab
  18. WHERE most_popular = 1

查询结果如下:

📌 6.客户成为会员后最先购买的商品是什么?

这个问题中涉及到会员信息,我们会需要所有 3 个表,我们要把它们关联起来。我们要查询客户成为会员后购买的第一件商品,因此要选出订单日期需要大于加入日期的订单。使用窗口函数通过对customer_id进行划分并按order_date 对其进行排序,可以实现对第一个购买日期进行排序。这里依旧会需要借助临时表view_tab。最终的SQL如下:

  1. WITH view_tab
  2. AS (SELECT sales.customer_id,
  3. product_name,
  4. order_date,
  5. Rank()
  6. OVER(
  7. partition BY sales.customer_id
  8. ORDER BY order_date) AS first_order
  9. FROM sales
  10. JOIN menu
  11. ON sales.product_id = menu.product_id
  12. JOIN members
  13. ON sales.customer_id = members.customer_id
  14. WHERE join_date <= order_date)
  15. SELECT customer_id,
  16. product_name,
  17. order_date
  18. FROM view_tab
  19. WHERE first_order = 1

查询结果如下:

📌 7.在客户成为会员之前最后购买的是哪件菜品?

同上一个问题,我们需要用到所有 3 个表。要查询客户在成为会员之前购买的商品,订单日期需要小于加入日期。使用窗口函数通过对customer_id进行划分并按order_date对其进行排序,对第一个购买日期进行降序排列。最终的SQL如下:

  1. WITH rank
  2. AS (SELECT S.customer_id,
  3. M.product_name,
  4. Dense_rank()
  5. OVER (
  6. partition BY S.customer_id
  7. ORDER BY S.order_date) AS Rank
  8. FROM sales S
  9. JOIN menu M
  10. ON m.product_id = s.product_id
  11. JOIN members Mem
  12. ON Mem.customer_id = S.customer_id
  13. WHERE S.order_date < Mem.join_date)
  14. SELECT customer_id,
  15. product_name
  16. FROM rank
  17. WHERE rank = 1

查询结果如下:

📌 8.每位会员入会前的总消费项目和消费金额是多少?

要查询客户在成为会员之前购买的总商品和花费的金额,订单日期需要小于入会日期。将customer_id 的计数命名为total_items,将消费金额price的总和命名为total_sales,最终的SQL如下:

  1. SELECT sales.customer_id,
  2. Count(sales.product_id) AS total_items,
  3. Sum(price) AS total_sales
  4. FROM sales
  5. JOIN menu
  6. ON sales.product_id = menu.product_id
  7. JOIN members
  8. ON sales.customer_id = members.customer_id
  9. WHERE join_date > order_date
  10. GROUP BY sales.customer_id
  11. ORDER BY sales.customer_id

查询结果如下:

📌 9.如果每消费 1 美元累计10积分,寿司消费有 2 倍积分——每位顾客会有多少积分?

这个问题用到sales和menu两张表。我们使用case语句将积分分配给客户购买的商品,并对积分进行统计求和得到每位顾客的积分数。对应的SQL如下:

  1. WITH view_tab
  2. AS (SELECT customer_id,
  3. CASE
  4. WHEN product_name = 'sushi' THEN price * 20
  5. ELSE price * 10
  6. END AS points
  7. FROM sales
  8. JOIN menu
  9. ON sales.product_id = menu.product_id)
  10. SELECT customer_id,
  11. Sum(points) AS total_points
  12. FROM view_tab
  13. GROUP BY customer_id

查询结果如下:

📌 10.在客户加入计划后的第一周(包含入会日期),寿司和其他所有商品都是2倍积分,这种情况下1月份结束后客户有多少积分?

  1. WITH dates
  2. AS (SELECT *,
  3. Dateadd(day, 6, join_date) AS valid_date,
  4. Eomonth('2021-01-31') AS last_date
  5. FROM members)
  6. SELECT S.customer_id,
  7. Sum(CASE
  8. WHEN m.product_id = 1 THEN m.price * 20
  9. WHEN S.order_date BETWEEN D.join_date AND D.valid_date THEN
  10. m.price * 20
  11. ELSE m.price * 10
  12. END) AS Points
  13. FROM dates D
  14. JOIN sales S
  15. ON D.customer_id = S.customer_id
  16. JOIN menu M
  17. ON M.product_id = S.product_id
  18. WHERE S.order_date < d.last_date
  19. GROUP BY S.customer_id

查询结果如下:

📌 11.构建新的宽表,包含这些字段信息:customer_id, order_date, product_name, price, member [Y/N]

  1. SELECT s.customer_id,
  2. s.order_date,
  3. m.product_name,
  4. m.price,
  5. CASE
  6. WHEN mb.join_date > s.order_date THEN 'N'
  7. WHEN mb.join_date <= s.order_date THEN 'Y'
  8. ELSE 'N'
  9. END AS is_member
  10. FROM sales s
  11. LEFT JOIN menu m
  12. ON s.product_id = m.product_id
  13. LEFT JOIN members mb
  14. ON mb.customer_id = s.customer_id
  15. ORDER BY s.customer_id;

查询结果如下:

📌 12.对客户点菜菜品按时间先后编码,区分会员与非会员状态,非会员的菜品不计入顺序编码,记为NULL。

  1. WITH joined_table
  2. AS (SELECT s.customer_id,
  3. s.order_date,
  4. m.product_name,
  5. m.price,
  6. CASE
  7. WHEN mb.join_date > s.order_date THEN 'N'
  8. WHEN mb.join_date <= s.order_date THEN '‘Y'
  9. ELSE 'N'
  10. END AS is_member
  11. FROM sales s
  12. LEFT JOIN menu m
  13. ON s.product_id = m.product_id
  14. LEFT JOIN members mb
  15. ON mb.customer_id = s.customer_id
  16. ORDER BY s.customer_id)
  17. SELECT *,
  18. CASE
  19. WHEN is_member = 'N' THEN NULL
  20. ELSE Rank()
  21. OVER(
  22. partition BY customer_id, is_member
  23. ORDER BY order_date)
  24. END AS ranks
  25. FROM joined_table;

查询结果如下:

参考资料

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