数据仓库 转化率及漏斗分析

一 ADS层之新增用户占日活跃用户比率

数据来源：ADS层用户活跃数表和每日新增设备表

建表语句：

drop table if exists ads_user_convert_day;
create external table ads_user_convert_day( 
    `dt` string COMMENT '统计日期',
    `uv_m_count`  bigint COMMENT '当日活跃设备',
    `new_m_count`  bigint COMMENT '当日新增设备',
    `new_m_ratio`   decimal(10,2) COMMENT '当日新增占日活的比率'
) COMMENT '转化率'
row format delimited fields terminated by '	'
location '/warehouse/gmall/ads/ads_user_convert_day/'
;

数据导入：

①对于转化率，一般是先处理好分子或分母，最后相除即可。

②cast(xx as decimal(10,2))，将对应数据转成2位小数的decimal类型。

insert into table ads_user_convert_day
select
    '2019-02-10',
    sum(uc.dc) sum_dc,
    sum(uc.nmc) sum_nmc,
    cast(sum( uc.nmc)/sum( uc.dc)*100 as decimal(10,2))  new_m_ratio
from 
(
    select
        day_count dc,
        0 nmc
    from ads_uv_count
where dt='2019-02-10'

    union all
    select
        0 dc,
        new_mid_count nmc
    from ads_new_mid_count
    where create_date='2019-02-10'
)uc;

二 ADS层之用户行为漏斗分析

公式：

　　访问到下单转化率 = 下单人数 / 日活跃人数

　　下单到支付转化率 = 支付人数 / 下单人数

数据来源：下单人数和支付人数来源于DWS层用户行为宽表；日活人数来源于ADS层的用户活跃表。

建表语句：

drop table if exists ads_user_action_convert_day;
create external  table ads_user_action_convert_day(
    `dt` string COMMENT '统计日期',
    `total_visitor_m_count`  bigint COMMENT '总访问人数',
    `order_u_count` bigint     COMMENT '下单人数',
    `visitor2order_convert_ratio`  decimal(10,2) COMMENT '访问到下单转化率',
    `payment_u_count` bigint     COMMENT '支付人数',
    `order2payment_convert_ratio` decimal(10,2) COMMENT '下单到支付的转化率'
 ) COMMENT '用户行为漏斗分析'
row format delimited  fields terminated by '	'
location '/warehouse/gmall/ads/ads_user_action_convert_day/'
;

数据导入：

由于是一个宽表，订单个数和支付次数可能为0或者大于1，用sum if组合使用解决。

insert into table ads_user_action_convert_day
select 
    '2019-02-10',
    uv.day_count,
    ua.order_count,
    cast(ua.order_count/uv.day_count as  decimal(10,2)) visitor2order_convert_ratio,
    ua.payment_count,
    cast(ua.payment_count/ua.order_count as  decimal(10,2)) order2payment_convert_ratio
from  
(
select 
    dt,
        sum(if(order_count>0,1,0)) order_count,
        sum(if(payment_count>0,1,0)) payment_count
    from dws_user_action
where dt='2019-02-10'
group by dt
)ua join ads_uv_count  uv on uv.dt=ua.dt
;