[數據分析#33] SQL 累積加總：2 個寫法 (附資料集)

什麼情境下會需要用到 SQL 累積加總？

資料庫儲存的資料通常都是今天的業績多少，因此如果我們正在追一個年底要達到多少的目標的時候，以累積加總的形式顯示離目標還有多遠，就是一個很重要的使用場景

累積加總怎麼寫？2 種 SQL 寫法舉例

請大家先 copy 一份出來：Google sheet 範例資料集，裡面會包含

• 範例資料集
• 2 種 SQL 寫法的結果

需要具備的 SQL 技能？

• 基本 SQL 函數：最白話的 SQL 語法教學攻略：10 個我最常用的
• 視窗函數 Window Fuction：3 個寫法：搞懂 SQL 視窗函數 Window Function

這兩篇看完之後，待會分享的 2 種寫法都能掌握！

範例資料集介紹：daily_sales

• daily_sales 這份資料集，包含
  • 日期 (grass_date)：2022/1/1~2022/1/31 的資料
  • 銷售訂單數量 (order fraction)

寫法一：簡單累積加總

• 問題：今天我們想要知道每天的訂單累積加總 (第一天顯是第一天的訂單，第二天顯示第一天和第二天的訂單)
• 解決方法：需要用到視窗函數，sum(order_fraction) over (order by grass_date)
  • 不需要用 PARTITION BY 做分群
  • 只需要用到 ORDER BY：只需要 ORDER BY 日期，並且往回推做加總，假設是 2022/1/2，就會回推將 2022/1/1 & 2022/1/2 的業績以 SUM() 加總起來

SELECT GRASS_DATE
, ORDER_FRACTION -- 當天的業績
, SUM(ORDER_FRACTION) OVER (ORDER BY GRASS_DATE) ACCUMULATIVE_ORDERS --累積業績
FROM DAILY_SALES

範例資料集介紹：buyer_sales

• buyer_sales 這份資料集，包含
  • 日期 (grass_date)：2022/1/1~2022/1/31 的資料
  • 顧客編號 (buyer_id)
  • 銷售訂單數量 (order fraction)

第二種寫法

• 問題：今天我們想要知道每個買家、每天的訂單累積加總 ( A 買家：第一天顯是 A 第一天的訂單，第二天顯示 A 第一天和第二天的訂單)
• 解決方法：需要用到視窗函數，sum(order_fraction) over (PARTITION BY buyer_id ORDER BY grass_date) AS buyer_daily_accumulative_orders
  • PARTITION BY：做分群，以每個買家為一個群體做接下來的加總處理
  • ORDER BY：只需要 ORDER BY 日期，並且往回推做加總，假設是 2022/1/2，就會回推將 2022/1/1 & 2022/1/2 的業績以 SUM() 加總起來

SELECT BUYER_ID
, GRASS_DATE
, ORDER_FRACTION -- 每個買家每天的業績
, SUM(ORDER_FRACTION) OVER (PARTITION BY BUYER_ID ORDER BY GRASS_DATE) AS BUYER_DAILY_ACCUMULATIVE_ORDERS --每個買家加總業績
FROM BUYER_SALES
ORDER BY 1,2

總結

• 累積加總可以用視窗函數跟 SUM ( ) 函數，簡單的處理
• 記得copy 一份：Google sheet 範例資料集，看一下範例資料集跟寫法的 output 結果！

如何練習 SQL 函數？

1. 使用 Google BigQuery 沙盒功能
2. 匯入 Google Sheet 裡的資料集，之前有寫過一篇教學，如果不會的話可以看這裡：Google BigQuery 教學：3 分鐘完成資料匯入跟 SQL 查詢
3. 練習上面的所有寫法，output 出結果！

更多學習資源推薦

• Coursera：SQL for Data Science：英文課程，當初上完這門課之後，足夠應付 SQL 公司的上機考
• SQL 的五十道練習：初學者友善的資料庫入門：中文課程，老師在台大進修部教很多年 (都是數據分析相關的課程)，我的 R 也是跟老師學的，這次推出搭配很多練習題的 SQL 線上課程
• Google Data Analytics Professional Certificate：Google 認證的資料分析師證照課程有幫助嗎？ 誰最適合上？可以參考我的學習心得，證照班適合想要全方位學習數據分析工具跟技巧的人！

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