可视化的数据 - 营收趋势每月有缺失的客户数据

Z时代
2024-01-10
分类：问答

我对如何处理数据，以克服一定的一个月中继客户的收入，因为他们开始业务丢失客户数据的概念问题（这是一个关键点）。我总是需要采取的最后报告，并只显示它，否则我我增加了一倍的数据。我展示每月收入的趋势，问题是，如果客户不告诉我们在给定月份的收入，以下月收入将不包括从上月该客户的收入。所以基本上，我试图找出如何，即使没有收入已经报道，本月会延长顾客在接下来的几个月的收入。我试图在图表中将其可视化。可视化的数据 - 营收趋势每月有缺失的客户数据

这是在数据库中的数据结构的例子：

date | customer | revenues 08/2017 A 100 08/2017 B 125 09/2017 A 200 09/2017 B 200 10/2017 A 450 10/2017 B 220 10/2017 C 180 11/2017 A 700 11/2017 C 250

当前结果：

08/2017 - total 225 - A 100, B 125 09/2017 - total 400 - A 200, B 200 10/2017 - total 850 - A 450, B 220, C 180 11/2017 - total 880 - A 700, C 180

通缉结果：

08/2017 - total 225 - A 100, B 125 09/2017 - total 400 - A 200, B 200 10/2017 - total 850 - A 450, B 220, C 180 11/2017 - total 1170 - A 700, B 220, C 180

我不知道我应该我试图使用PostgreSQL或使用可视化工具。

我怎么能自动模拟它（无论是在查看或其他方法），使应用的数据每个月包含了所有客户的最新收入（携带向前，如果数据没有为客户当月存在）。

回答：

您可以创建与PostgreSQL的这样一个查询视图。

SELECT 
     date_t, 
     COALESCE(sum_a,0) + COALESCE(sum_b,0) + COALESCE(sum_c,0) Total, 
     SUM_A, 
     SUM_B, 
     SUM_C 
FROM 
     (SELECT 
       date_t, 
       CASE 
         WHEN LAG(sum_A,1) OVER (ORDER BY date_t) IS NOT NULL 
           AND sum_A IS NULL 
         THEN LAG(sum_A,1) OVER (ORDER BY date_t) 
         ELSE sum_A 
       END SUM_A, 
       CASE 
         WHEN LAG(sum_B,1) OVER (ORDER BY date_t) IS NOT NULL 
           AND sum_B IS NULL 
         THEN LAG(sum_B,1) OVER (ORDER BY date_t) 
         ELSE sum_B 
       END SUM_B, 
       CASE 
         WHEN LAG(sum_C,1) OVER (ORDER BY date_t) IS NOT NULL 
           AND sum_C IS NULL 
         THEN LAG(sum_C,1) OVER (ORDER BY date_t) 
         ELSE sum_C 
       END SUM_C 
     FROM 
       (select 
         date_t, 
         SUM (CASE 
           WHEN customer = 'A' 
           THEN revenues 
         END) sum_A, 
         SUM (CASE 
           WHEN customer = 'B' 
           THEN revenues 
         END) sum_B, 
         SUM (CASE 
           WHEN customer = 'C' 
           THEN revenues 
         END) sum_C 
       FROM 
         yourtable 
       GROUP BY 
         date_t 
       ) s1 
     )   s2 
ORDER BY 
     date_t;