BigQuery：如何找到按比例缩放的平均每周销售额？

Question

解决方案： 我们的最终目标是通过以下公式获得 Scaled AverageWeeklySales(AWS)：

Scaled AWS = (Number of Weeks article has had a record within the store / maximum Number of Weeks in data) * (AWS /  Number of Weeks)

输入“table_a”结构：

Store   Article     Date    Week    Year    Sales
xx      xx          xx      xx      xx      xx

试用： 已经构建了一个查询，直到找到 AWS [在商店级别] 并被困在那里继续前进。由于我是新手，我不确定如何通过 BigQuery SQL 实现这种 Scaled AWS。需要帮助！

WITH total_weekly_sales AS (
SELECT
  Store,
  Week,
  SUM(Sales) AS TotalWeeklySales
FROM
  table_a
GROUP BY
  Store,
  Week)
SELECT
  Store,
  AVG(TotalWeeklySales) AS AverageWeeklySales
FROM
  total_weekly_sales tws
GROUP BY
  Store

样本数据：

Store   Article     Date            Week        Year    Sales
11      aa          2019-07-01      202001      2020    4.9
11      bb          2019-07-07      202001      2020    22.5
11      cc          2019-07-08      202002      2020    10.4
12      aa          2019-07-01      202001      2020    5.3
12      bb          2019-07-07      202001      2020    20.2

评论查询：

• AWS - 表示平均每周销售额[从给定的数据中得出 商店级别，正如我在“Tried Out”会议中提到的那样 问题，至于在商店级别找到 totalweeklysale 并获得 它的平均值给 AWS]
• 周数 - 在商店级别[对于每个商店，多少周数据 展示。 例如 对于商店 11，此变量值为 2，而对于 存储12，这个变量值为1]
• 数据中的最大周数 - 例如： 从我们的样本数据中， 此值将是 2 [说明： 对于每个商店，必须 计算数据存在的总周数并取最大值 所有商店的周数。在这里，11 号商店有 2 周的时间 总计，而 Store 12 总共有 1 周。所以，这里的最大值 将是 2，它被分配为此变量的值]

期望的结果： Scaled AWS Formula Part_1 结果[文章在商店中有记录的周数/数据中的最大周数]

Store   part_1_value    
11      1.5 (3/2)
12      1 (2/2)

按比例缩放的 AWS 公式 Part_2 结果 [AWS / 周数]

Store   part_2_value    
11      18.9 (37.8/2)
12      25.5 (25.5/1)

最终输出为： [Part_1 * Part_2]

Store   ScaledAverageWeeklySales    
11      28.35 (1.5*18.9)
12      25.5 (1*25.5)

总的来说，我们的最终结果应该是在商店级别。 提前致谢！

Answer 1

在您澄清之后，我能够创建一个查询来计算您正在寻找的内容。

我已将您提供的数据与WITH 语句以及BigQuery 中的MAX、COUNT 聚合内置方法一起使用。下面是查询，

WITH unique_articles AS (
SELECT Store, COUNT(DISTINCT Article) as uniq_art FROM `test-proj-261014.bq_load_codelab.sales_week`
GROUP BY Store
),
max_weeks_st AS (
#not possible to use DATE_DIFF cos the format of the date, the number of weeks would be 1 for the sample data
#so WEEK column will be used instead
SELECT Store, COUNT(Distinct Week) as max_weeks_st  FROM `test-proj-261014.bq_load_codelab.sales_week` 
group by Store
), 
#below returns a struct. So in order to access the int64 value name_of_struct.max_weeks_data
max_weeks_data AS(
SELECT MAX(a.max_weeks_st) AS max_weeks_data FROM max_weeks_st a
),
sum_sales AS (
SELECT Store, SUM(sales) as sum_sales  FROM `test-proj-261014.bq_load_codelab.sales_week` 
GROUP BY Store
), 
final_data AS(
select a.Store, a.uniq_art, b.max_weeks_st,c.sum_sales, max_weeks_data  FROM  unique_articles a LEFT JOIN sum_sales c USING(Store)
LEFT JOIN max_weeks_st b USING(Store) CROSS JOIN  max_weeks_data 
)
SELECT Store,((uniq_art/max_weeks_data.max_weeks_data)*(sum_sales/ max_weeks_st)) as AWS_result  FROM final_data a

和输出，

Row Store   AWS_result
1   11      28.35
2   12      25.5

注意 max_weeks_data 是一个 struct。因此，要访问其值，必须遵循以下语法：name_of_struct.max_weeks_data。此外，请注意，您描述的每个变量都是在临时表中计算的，始终使用用于连接表的 Store ID。