大数据---销售主题域开发

一、销售主题域业务流程介绍

销售数据统计时分为两种情况

一种时确认售卖成功的，售卖不成功

线上业务设计配送问题，如果用户拒收，就相当于没有售卖成功

根据售卖情况将主题域分为两部分

核销 真正售卖成功的 核销主题

售卖 只要商品出货信息，考虑是否售卖成功 售卖主题

销售主题域分为核销主题 售卖主题

二、核销主题需求分析

销售相关的统计数据内容 (事实数据)

金额 ，成本，订单 ，活动

引入分析维度 （维度数据）

时间、品类、区域

将事实和维度组合得到分析的方向

品类维度+（金额+订单+活动) 得到品类维度销售情况

区域维度 + （金额 ，成本，订单 ，活动） 得到区域维度销售情况

商品 一级分类，二级分类，三级分类

区域维度 + （金额 ，成本，订单 ，活动） 得到区域维度销售情况

商品 一级分类，二级分类，三级分类 + 金额 + 订单 = 商品销售分析

城市 + 金额+成本+订单

门店 + 金额+成本+订单

大区

2-1 商品销售情况(已核销)分析

了解不同城市,各个门店以及各个品类商品每天的销售情况

指标: 销售单量/数量/金额、折扣金额、销售成本、余额支付金额、取消商品销售金额、退款商品销售金额、

线上单量、线下单量、线上销售金额、线下销售金额、线上销售数量、线下销售数量、线上销售成本、线下

销售成本、损耗金额/数量、收货数量/金额（收货-退货-退配+调入-调出）、要货数量/金额

维度: 时间维度（天、下钻至刻）、区域维度（城市、门店）、类别维度（商品、第一品类、第二品类、第三品类)

2-2 经营情况(已核销)分析

了解不同城市,各个门店每天的销售情况(已核销)

指标: 销售单量/数量/金额、折扣金额、销售成本、余额支付金额、取消商品销售金额、退款商品销售金额、线上单量、

线下单量、线上销售金额、线下销售金额、线上销售成本、线下销售成本、损耗金额、收货金额（收货-退货-退配+调入-调出）、要货金额、线上会员单量、实体卡会员单量、线上会员销售金额、实体卡会员销售金额、线上会员销售成本、实体卡会员销售成本、线上会员下单人数、实体卡会员下单人数、使用余额销售金额、使用余额单量、使用余额的销售成本、使用余额的下单人数

维度: 时间维度（天，下钻至刻）、区域维度（城市、门店）

2-3 门店营销情况(已核销)分析

了解各个门店营销情况, 包括不同销售渠道的销售情况以及日清活动的效果

**销售情况指标:**订单量、退款订单量、取消订单量、商品销售金额、商品销售成本、商品折扣金额

销售情况维度: 销售渠道

打折7折 单量 10000 销售额 200万 成本 150万

打折7.5 单量 5000 销售额 150万 100万

**日清活动指标:**销售SKU数、销售单量、销售数量、销售金额、折扣金额、销售成本、销售利润、线上单量、

线下单量、线上销售金额、线下销售金额、线上销售成本、线下销售成本、损耗金额、收货金额（收货-退货

-退配+调入-调出）、要货金额

**日清活动维度:**区域维度（门店）、品类维度（第一品类）

三、核销主题涉及的表

当需求确认后，就需要根据需求确认需要使用哪些表进行计算，该过程称为数据探查

1-确认数据表

2-确认需要用到的表字段

3-确认表之间关系

4-确认数据是否是符合需求 年龄段 用户表 生日

5-确认需要清洗哪些内容

6-确认是否需要转化哪些内容

在公司开发时先通过数据字典数据表内容、

将确认后的表最为ods层数据表

四、核销主题分层介绍

分层采用自下而上、基于需求、逐层分析出每一层工作内容

• ADS层 数据展示层- 根据需求确认对应表- 商品销售分析- 经营情况分析- 营销情况分析
• DW层 维度建模 确认事实 和维度- 将事实表和维度表关联- 直接设计一层，需要关联很多表，造成数据计算时间过长，还会造车数据计算资源不足select * from tb1 join tb2 join tb3 join tb4 where 数据过滤....- 将关联的数据拆分

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-- 第一层
create table tb_online as 
select * from tb1 join tb2   where  数据过滤 关联维度
​
create table tb_offline as 
select * from tb3 join tb4    where  数据过滤  关联维度
​
-- 第二层
select * from tb_online join tb_offline

• 先过滤在关联

-- 第一层  dwd  关联维度
create table tb1_new as 
select * from tb1  where  数据过滤
​
create table tb2_new as 
select * from tb2  where  数据过滤
​
create table tb3_new as 
select * from tb3  where  数据过滤
​
create table tb4_new as 
select * from tb4  where  数据过滤
​
-- 第二层  dwm
create table tb_online as 
select * from tb1_new join tb2_new   
​
create table tb_offline as 
select * from tb3_new join tb4_new   
​
-- 第三层 dws
select * from tb_online join tb_offline

维度关联操作在接近ods层的部分进行处理

• ODS层 原始数据层 根据ADS层计算的数据探查数据源筛序需要的数据表导入ODS层- Mysql dim库 获取维度表数据- Mysql SALE库 销售数据- Mysql member库 会员信息- SQLServer order库 门店订单- SQLServer socket库 门店库存

门店1 销售金额 10000

门店2 销售金额 20000

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