Beispiel Warenkorbanalyse in sql

use test

/*
	Warenkorb-Analyse
	=================
	
	Bei youtube fand ich ein Science-Slam-Video zu Wirtschafts-Informatik,
	bei dem das Stichwort "Warenkorbanalyse" fiel. Interessante Sache 
	das, also habe ich das Beispiel aus dem Video in MySQL nachgebaut.
*/

create table einkauf
(
	e_id int,
	prod_id int
);

create table produkt
(
	prod_id int,
	name varchar (255)
);

insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 1 , 'Cola');
insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 2 , 'Milch');
insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 3 , 'Bier');
insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 4 , 'Pizza');
insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 5 , 'Pampers');

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 1, 1 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 1, 2 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 1, 4 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 2, 2 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 2, 5 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 3, 1 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 3, 4 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 4, 2 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 4, 3 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 5, 1 );
insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 5, 3 );

SELECT * FROM produkt;
SELECT * FROM einkauf;

/*
	Alle Produkt-Paare aus den Einkäufen herausfinden, d.h.
	für jeden Einkauf jedes Produkt mit allen anderen
	Produkten dieses Einkaufs kombinieren.
	NB: Wenn ein Produkt innerhalb eines Einkaufs mehrfach
	vorkommt, dann muss das vorher gruppiert werden. Ich gehe
	hier oBdA davon aus, dass jedes Produkt nur einmal in jedem
	Einkauf vorkommt.
*/

SELECT ek1.e_id, ek1.prod_id, ek2.prod_id
FROM einkauf ek1, einkauf ek2
where ek1.e_id = ek2.e_id;

/*
	An dieser Stelle spielt die Einkaufsnummer keine Rolle.
	Hauptsache, ich kenne alle Paarungen.
	Das sind die Paarungen, die vorkommen.
	Was ist mit denen, die nicht vorkommen?
*/

SELECT ek1.prod_id, ek2.prod_id
FROM einkauf ek1, einkauf ek2
where ek1.e_id = ek2.e_id;

/*
	So gruppieren, dass ich sehe, welches Paar wie oft
	vorkommt.
	Die Zeilen, bei denen ek1.prod_id = ek2.prod_id ist,
	geben an, wie oft das Produkt mit der ek1.prod_id
	insgesamt gekauft wurde. 
*/

SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl
FROM einkauf ekl, einkauf ekr
where ekl.e_id = ekr.e_id
group by prodA, prodB;

/*
	Welche Kombinationen fehlen für das jeweilige Produkt?
	Nun, vergleiche die obige Tabelle mit dem kartesischen Produkt
	der Waren.
*/

SELECT * 
FROM (
	SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl
	FROM einkauf ekl, einkauf ekr
	where ekl.e_id = ekr.e_id
	group by prodA, prodB
) tupels 
right outer join 
(
	select prl.prod_id as prodR, prr.prod_id as prodL
	from produkt prl, produkt prr
) alleWarenTupel
on tupels.prodA = alleWarenTupel.prodR
and tupels.prodB = alleWarenTupel.prodL;

/*
	Von obiger Tabelle zeige ich prodA und prodB nicht an,
	denn prodR und prodL sind bedeutungsgleich. Wichtig ist,
	dass ich für die jeweilige Paarung die Anzahl kenne.
*/

SELECT alleWarenTupel.prodL, alleWarenTupel.prodR, tupels.anzahl
FROM (
	SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl
	FROM einkauf ekl, einkauf ekr
	where ekl.e_id = ekr.e_id
	group by prodA, prodB
) tupels 
right outer join 
(
	select prl.prod_id as prodR, prr.prod_id as prodL
	from produkt prl, produkt prr
) alleWarenTupel
on tupels.prodA = alleWarenTupel.prodR
and tupels.prodB = alleWarenTupel.prodL;

/*
	Wie bekomme ich eine hübsche Tabelle?
	Ich hätte gerne die Spalte "anzahl" in Fünfer-Pakete aufgeteilt, so
	dass die ersten fünf Werte hintereinander stehen, in der zweiten
	Zeile die zweiten fünf Werte usw.
	Für MSSQL scheint es unkompliziert, siehe
	http://www.brighthub.com/internet/web-development/articles/91895.aspx
	Für MySQL ist es umständlich(er)
	http://www.onlamp.com/pub/a/onlamp/2003/12/04/crosstabs.html

	Schließlich ein Dank an
	http://en.wikibooks.org/wiki/MySQL/Pivot_table

	Wermutstropfen: Die Spaltennamen sind "hardcodiert". Bei großem
	Produktumfang wird das eine Qual :/, also doch besser in eine 
	Tabellenkalkulation bringen.
*/

select prodL, ProdName,
sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-1)))) as 'Cola',
sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-2)))) as 'Milch',
sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-3)))) as 'Bier',
sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-4)))) as 'Pizza',
sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-5)))) as 'Pampers'
from (
	SELECT alleWarenTupel.prodL, alleWarenTupel.ProdName, alleWarenTupel.prodR, tupels.anzahl
		FROM (
		SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl
		FROM einkauf ekl, einkauf ekr
		where ekl.e_id = ekr.e_id
		group by prodA, prodB
	) tupels 
	right outer join 
	(
		select prl.prod_id as prodR, prr.prod_id as prodL, prr.name as ProdName
		from produkt prl, produkt prr
	) alleWarenTupel
	on tupels.prodA = alleWarenTupel.prodR
	and tupels.prodB = alleWarenTupel.prodL
) pivot
group by prodL, ProdName;

select ProdName, Cola, Milch, Bier, Pizza, Pampers
from 
(
	select prodL, ProdName,
	sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-1)))) as 'Cola',
	sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-2)))) as 'Milch',
	sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-3)))) as 'Bier',
	sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-4)))) as 'Pizza',
	sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-5)))) as 'Pampers'
	from (
		SELECT alleWarenTupel.prodL, alleWarenTupel.ProdName, alleWarenTupel.prodR, tupels.anzahl
			FROM (
			SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl
			FROM einkauf ekl, einkauf ekr
			where ekl.e_id = ekr.e_id
			group by prodA, prodB
		) tupels 
		right outer join 
		(
			select prl.prod_id as prodR, prr.prod_id as prodL, prr.name as ProdName
			from produkt prl, produkt prr
		) alleWarenTupel
		on tupels.prodA = alleWarenTupel.prodR
		and tupels.prodB = alleWarenTupel.prodL
	) pivot
	group by prodL, ProdName
) nice;

-- Aufräumen;
--
drop table einkauf;
drop table produkt;

-- Ende.

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use test

Warenkorb-Analyse

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Bei youtube fand ich ein Science-Slam-Video zu Wirtschafts-Informatik,

bei dem das Stichwort "Warenkorbanalyse" fiel. Interessante Sache

das, also habe ich das Beispiel aus dem Video in MySQL nachgebaut.

create table einkauf

(

e_id int,

prod_id int

);

create table produkt

(

prod_id int,

name varchar (255)

);

insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 1 , 'Cola');

insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 2 , 'Milch');

insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 3 , 'Bier');

insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 4 , 'Pizza');

insert into produkt ( prod_id, name ) values ( 5 , 'Pampers');

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 1, 1 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 1, 2 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 1, 4 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 2, 2 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 2, 5 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 3, 1 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 3, 4 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 4, 2 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 4, 3 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 5, 1 );

insert into einkauf ( e_id, prod_id ) values ( 5, 3 );

SELECT * FROM produkt;

SELECT * FROM einkauf;

Alle Produkt-Paare aus den Einkäufen herausfinden, d.h.

für jeden Einkauf jedes Produkt mit allen anderen

Produkten dieses Einkaufs kombinieren.

NB: Wenn ein Produkt innerhalb eines Einkaufs mehrfach

vorkommt, dann muss das vorher gruppiert werden. Ich gehe

hier oBdA davon aus, dass jedes Produkt nur einmal in jedem

Einkauf vorkommt.

SELECT ek1.e_id, ek1.prod_id, ek2.prod_id

FROM einkauf ek1, einkauf ek2

where ek1.e_id = ek2.e_id;

An dieser Stelle spielt die Einkaufsnummer keine Rolle.

Hauptsache, ich kenne alle Paarungen.

Das sind die Paarungen, die vorkommen.

Was ist mit denen, die nicht vorkommen?

SELECT ek1.prod_id, ek2.prod_id

FROM einkauf ek1, einkauf ek2

where ek1.e_id = ek2.e_id;

So gruppieren, dass ich sehe, welches Paar wie oft

vorkommt.

Die Zeilen, bei denen ek1.prod_id = ek2.prod_id ist,

geben an, wie oft das Produkt mit der ek1.prod_id

insgesamt gekauft wurde.

SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl

FROM einkauf ekl, einkauf ekr

where ekl.e_id = ekr.e_id

group by prodA, prodB;

Welche Kombinationen fehlen für das jeweilige Produkt?

Nun, vergleiche die obige Tabelle mit dem kartesischen Produkt

der Waren.

SELECT *

FROM (

SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl

FROM einkauf ekl, einkauf ekr

where ekl.e_id = ekr.e_id

group by prodA, prodB

) tupels

right outer join

(

select prl.prod_id as prodR, prr.prod_id as prodL

from produkt prl, produkt prr

) alleWarenTupel

on tupels.prodA = alleWarenTupel.prodR

and tupels.prodB = alleWarenTupel.prodL;

Von obiger Tabelle zeige ich prodA und prodB nicht an,

denn prodR und prodL sind bedeutungsgleich. Wichtig ist,

dass ich für die jeweilige Paarung die Anzahl kenne.

SELECT alleWarenTupel.prodL, alleWarenTupel.prodR, tupels.anzahl

FROM (

SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl

FROM einkauf ekl, einkauf ekr

where ekl.e_id = ekr.e_id

group by prodA, prodB

) tupels

right outer join

(

select prl.prod_id as prodR, prr.prod_id as prodL

from produkt prl, produkt prr

) alleWarenTupel

on tupels.prodA = alleWarenTupel.prodR

and tupels.prodB = alleWarenTupel.prodL;

Wie bekomme ich eine hübsche Tabelle?

Ich hätte gerne die Spalte "anzahl" in Fünfer-Pakete aufgeteilt, so

dass die ersten fünf Werte hintereinander stehen, in der zweiten

Zeile die zweiten fünf Werte usw.

Für MSSQL scheint es unkompliziert, siehe

http://www.brighthub.com/internet/web-development/articles/91895.aspx

Für MySQL ist es umständlich(er)

http://www.onlamp.com/pub/a/onlamp/2003/12/04/crosstabs.html

Schließlich ein Dank an

http://en.wikibooks.org/wiki/MySQL/Pivot_table

Wermutstropfen: Die Spaltennamen sind "hardcodiert". Bei großem

Produktumfang wird das eine Qual :/, also doch besser in eine

Tabellenkalkulation bringen.

select prodL, ProdName,

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-1)))) as 'Cola',

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-2)))) as 'Milch',

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-3)))) as 'Bier',

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-4)))) as 'Pizza',

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-5)))) as 'Pampers'

from (

SELECT alleWarenTupel.prodL, alleWarenTupel.ProdName, alleWarenTupel.prodR, tupels.anzahl

FROM (

SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl

FROM einkauf ekl, einkauf ekr

where ekl.e_id = ekr.e_id

group by prodA, prodB

) tupels

right outer join

(

select prl.prod_id as prodR, prr.prod_id as prodL, prr.name as ProdName

from produkt prl, produkt prr

) alleWarenTupel

on tupels.prodA = alleWarenTupel.prodR

and tupels.prodB = alleWarenTupel.prodL

) pivot

group by prodL, ProdName;

select ProdName, Cola, Milch, Bier, Pizza, Pampers

from

(

select prodL, ProdName,

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-1)))) as 'Cola',

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-2)))) as 'Milch',

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-3)))) as 'Bier',

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-4)))) as 'Pizza',

sum(anzahl*(1-abs(sign(prodR-5)))) as 'Pampers'

from (

SELECT alleWarenTupel.prodL, alleWarenTupel.ProdName, alleWarenTupel.prodR, tupels.anzahl

FROM (

SELECT ekl.prod_id as prodA, ekr.prod_id as prodB, count(ekl.prod_id) as anzahl

FROM einkauf ekl, einkauf ekr

where ekl.e_id = ekr.e_id

group by prodA, prodB

) tupels

right outer join

(

select prl.prod_id as prodR, prr.prod_id as prodL, prr.name as ProdName

from produkt prl, produkt prr

) alleWarenTupel

on tupels.prodA = alleWarenTupel.prodR

and tupels.prodB = alleWarenTupel.prodL

) pivot

group by prodL, ProdName

) nice;

-- Aufräumen;

drop table einkauf;

drop table produkt;

-- Ende.

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