利用SQL进行BlackFriday销售数据分析（附PPT）

【数据来源】https://www.kaggle.com/mehdidag/black-friday/version/1
数据来源自kaggle平台的BlackFriday.csv文件，包含54万条记录，12个字段。

【字段说明】

1. User_ID：用户编码，用户唯一标识
2. Product_ID：产品编码，商品唯一标识
3. Gender：性别（F表示女性，M表示男性）
4. Age：年龄（分0-17、18-25、26-35、36-45、46-50、51-55、55+共7个年龄段）
5. Occupation：职业（由0~20数字组成，分成20个类别）
6. City_Category：城市类别（分A、B、C共3个类别）
7. Stay_In_Current_City_Years：在当前城市停留的年份（分0、1、2、3、4+共5个类别）
8. Marital_Status：婚姻状况（0表示未婚，1表示已婚）
9. Product_Category_1：商品所属分类1（以数字为代号，不可为空）
10. Product_Category_2：商品所属分类2（以数字为代号，可为空）
11. Product_Category_3：商品所属分类3（以数字为代号，可为空）
12. Purchase：消费金额（单位：美元）

【分析思路】

1. “黑五”期间最销量最高的商品是什么？
2. 销量最高的商品种类是什么？
3. 不同城市销量的差异？
4. 不同性别、年龄、职业群体的消费状况
5. 利用PPT进行可视化展示

【分析过程】

1. 将数据导入Navicat中（此步骤略）
   

2. 销量最高的商品TOP 10

SELECT product_id, count( * ) AS sales_volume, sum( purchase ) AS sale
FROM blackfriday
GROUP BY product_id
ORDER BY count( * ) DESC;
LIMIT 10;

3. 销量最高的商品种类TOP10

SELECT concat('T',product_category_1), count( * ) AS sales_volume, sum( purchase ) AS sale
FROM blackfriday
GROUP BY product_category_1
ORDER BY count( * ) DESC;
LIMIT 10;

4. 不同城市的销售情况

SELECT city_category, count( CASE WHEN gender = 'F' THEN 1 END ) AS f_buy, 
count( CASE WHEN gender = 'M' THEN 1 END ) AS m_buy, count( * ) AS buy
FROM blackfriday
GROUP BY city_category
ORDER BY count( * ) DESC;

5. 男女分别的购买量

SELECT gender, count( * ) AS sales_volume
FROM blackfriday 
GROUP BY
gender;

6. 男性中的热销商品

SELECT CONCAT('T',product_category_1), count( * ) AS sales_volume
FROM blackfriday
WHERE gender = 'M'
GROUP BY product_category_1
ORDER BY count( * ) DESC;
LIMIT 4;

7. 女性中的热销商品

SELECT CONCAT('T',product_category_1), count( * ) AS sales_volume
FROM blackfriday
WHERE gender = 'F'
GROUP BY product_category_1
ORDER BY count( * ) DESC;

8. 不同职业的消费情况

SELECT concat('J',occupation), sum( purchase ) AS buy
FROM blackfriday
GROUP BY occupation
ORDER BY sum( purchase ) DESC
LIMIT 10;

9. 不同年龄段的购买力

SELECT age,
sum( CASE WHEN gender = 'M' THEN purchase END ) AS buy_m,
sum( CASE WHEN gender = 'F' THEN purchase END ) AS buy_f
FROM blackfriday
GROUP BY age
ORDER BY age;

10. 结论