Introduction et chiffre d’affaires
Analyser des données métier en SQL
Michel Semaan
Data Scientist
Présentation du cours
- Chapitre 1 : Chiffre d’affaires, coûts et bénéfices
- Chapitre 2 : Indicateurs centrés utilisateur
- Chapitre 3 : Économie unitaire et distributions
- Chapitre 4 : Créer un rapport exécutif
- Startup de livraison de repas, similaire à Uber Eats
- Stocke des plats d’établissements en gros
- Propose ces plats aux utilisateurs via son app
- Les utilisateurs peuvent commander des plats de plusieurs établissements en une seule commande
Chiffre d’affaires, coûts et bénéfices
- Bénéfice : argent gagné par l’entreprise moins l’argent dépensé
- Chiffre d’affaires : argent gagné par l’entreprise
- Coût : argent dépensé par l’entreprise
- Bénéfice = Chiffre d’affaires − Coût
Tables nécessaires
meals
meal_id eatery meal_price meal_cost
------- ------------------------ ---------- ---------
0 'Leaning Tower of Pizza' 4 2
1 'Leaning Tower of Pizza' 3.5 1.25
2 'Leaning Tower of Pizza' 4.5 1.75
... ... ... ...
orders
order_date user_id order_id meal_id order_quantity
---------- ------- -------- ------- --------------
2018-06-01 0 0 4 3
2018-06-01 0 0 14 2
2018-06-01 0 0 15 1
... ... ... ... ...
Calcul du chiffre d’affaires
Commande exemple
- Trois (3) burgers à 5 $ chacun
- Deux (2) sandwiches à 3 $ chacun
- Prix total : 3 \times \$5 + 2 \times \$3 = \$21
Chiffre d’affaires : multiplier le prix de chaque plat par la quantité commandée, puis sommer
Requête
SELECT
order_id,
SUM(meal_price * order_quantity) AS revenue
FROM meals
JOIN orders ON meals.meal_id = orders.meal_id
GROUP BY order_id;
Travailler avec les dates
DATE_TRUNC(date_part, date)- Exemples
DATE_TRUNC('week', '2018-06-12') :: DATE→'2018-06-11'DATE_TRUNC('month', '2018-06-12') :: DATE→'2018-06-01'DATE_TRUNC('quarter', '2018-06-12') :: DATE→'2018-04-01'DATE_TRUNC('year', '2018-06-12') :: DATE→'2018-01-01'
Chiffre d’affaires
Analyser des données métier en SQL
