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一些常用的基础级的数据分析，比如 [连续 3 天有增长的排行榜单] 之类的算法用什么样的解决方案比较合适？
codenamea · 2016-09-18 02:54:15 +08:00 · 3550 次点击这是一个创建于 3023 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
数据表结构大概是这样：
日期 | ID | 销量 | 退货
2016-9-14 | 10001 | 100 | 15
2016-9-14 | 10002 | 71 | 4
2016-9-14 | 10003 | 10 | 4
2016-9-13 | 10001 | 50 | 18
2016-9-13 | 10002 | 31 | 28
2016-9-13 | 10003 | 40 | 23
需要做一些简单的数据统计，比如
1. 找出连续 n 天 sell_count 都在增长的商品，并且按照增长幅度排名的 top10 ?
2. 按照销量分级比如 [最近 3 天平均销量 0-50 件、 50-100 件、 100-200 件区间的商品，按照区间找出退货最高的 TOP10 ]
这种类型的统计，用什么样的解决方案比较合适？
把结果从 MYSQL 里面取出来，用 python 去处理好，还是直接在 MYSQL 里做完以后 python 只做呈现？
需求 1 ： [找出连续 n 天 sell_count 都在增长的商品，并且按照增长幅度排名的 top10 ]
有没有比较好的实现思路或者代码参考？ 有没有相关这类数据分析的资料推荐？
日期 | ID | 销量 | 退货
2016-9-14 | 10001 | 100 | 15
2016-9-14 | 10002 | 71 | 4
2016-9-14 | 10003 | 10 | 4
2016-9-13 | 10001 | 50 | 18
2016-9-13 | 10002 | 31 | 28
2016-9-13 | 10003 | 40 | 23
需要做一些简单的数据统计，比如
1. 找出连续 n 天 sell_count 都在增长的商品，并且按照增长幅度排名的 top10 ?
2. 按照销量分级比如 [最近 3 天平均销量 0-50 件、 50-100 件、 100-200 件区间的商品，按照区间找出退货最高的 TOP10 ]
这种类型的统计，用什么样的解决方案比较合适？
把结果从 MYSQL 里面取出来，用 python 去处理好，还是直接在 MYSQL 里做完以后 python 只做呈现？
需求 1 ： [找出连续 n 天 sell_count 都在增长的商品，并且按照增长幅度排名的 top10 ]
有没有比较好的实现思路或者代码参考？ 有没有相关这类数据分析的资料推荐？
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1
qfdk 2016-09-18 03:39:51 +08:00  1
很简单啊- -，有个东西叫做 Apache zeppelin ， 你把 mysql 的导出成 csv ，然后读进去，就可以 SQL 进行查询，最后还是图表形式展现给你。一个 group by 就好了。
Scala 进行处理 |
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2
codenamea OP @qfdk 我想要的是 mysql+python 的方案。
而且我需要的是解决 [连续 n 天 sell_count 都在增长的商品，并且按照增长幅度排名的 top10] 。 不是单纯的 order by. 是要 n 天内连续增长。不是 n 天总增长 top |
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3
vietor 2016-09-18 06:33:16 +08:00 via Android
spark 写个 Python 脚本
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ruoyu0088 2016-09-18 06:38:07 +08:00 1
用 pandas: 先计算 diff() > 0 ，得到前后两天的差为正的布尔序列。然后使用 rolling sum 计算移动和，如果移动和等于窗口大小 N 就是连续增长 N 天。
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CrowQu 2016-09-18 10:38:49 +08:00
看数据量，你要日流水过百万用 mysql ＋ python 就算了吧
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imn1 2016-09-18 15:41:17 +08:00
python with pandas 的移动统计做这个很方便，参看 pandas 手册 computational tools 一章
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11
loryyang 2016-09-18 21:20:14 +08:00
pandas, numpy
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winglight2016 2016-09-19 13:53:23 +08:00
要想通用一些，找些开源的数据仓库软件就可以基于任意维度作分析报表了，自己写代码和 sql 多麻烦
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