Part1利用SQL窗口函数进行销售占比分析
在许多实际的业务场景中，理解及监控产品的销售占比是至关重要的。对于在线零售商来说，他们经常想知道每个产品的销售额，以及这些销售额相对总销售额的占比，用以进行深入的分析和决策。
考虑一个常见的业务场景：在线零售商想要分析产品销量和销量的累积占比。他们可能有一个数据表，记录了各种产品的销售数量。
例如，他们的sales表格如下：
| product | quantity |
|---|---|
| A | 100 |
| B | 300 |
| C | 200 |
| D | 400 |
在这样的场景中，业务人员可能希望查看每个产品的销售量，及其占总销售量的累积占比。这可以帮助他们了解哪些产品的销售占据了大部分销售额，对于销售策略的制定非常重要。
在PostgreSQL中，我们可以使用以下SQL语句来找出需要的结果：
SELECT
product,
quantity,
SUM(quantity) OVER (ORDER BY quantity DESC) AS cumulative_sum,
(SUM(quantity) OVER (ORDER BY quantity DESC) * 1.0 / SUM(quantity) OVER ()) * 100 AS cumulative_percentage
FROM sales
ORDER BY quantity DESC;
操作后，数据如下：
| product | quantity | cumulative_sum | cumulative_percentage |
|---|---|---|---|
| D | 400 | 400 | 40 |
| B | 300 | 700 | 70 |
| C | 200 | 900 | 90 |
| A | 100 | 1000 | 100 |
从这个数据结果，我们可以看到产品D销售量最多，销售量的累积占比为40%，即D产品的销售占总销售量的40%，以此类推。
这个 SQL 语句生成了四列的结果：产品名、产品销量、累积销量和累积占比。具体分析如下：
产品消费行为解读
比较销售占比可以帮助我们理解消费者的购买偏好。例如，如果某一商品D的销售量占比达到40%，那么说明消费者对该产品有较大的需求或偏好。相反，如果另一商品A占比仅为10%，则可能意味着消费者对该产品的兴趣相对较低。
盲点风险挖掘
聪明的业务领导者总是敏感地注意着“盲点”。如果一家公司发现自己的总销售额主要依赖于少数几种产品，这是一个潜在的风险点。对于这种情况，必须考虑扩大产品线、皮实收入来源。另外，这样的分析还可以帮助企业优化供应链管理，提前预设针对关键商品的应急预案。
策略优化途径探索
低占比的商品同样值得我们深入研究。为什么消费者对他们的兴趣不高？是否有可能通过调整定价、包装设计或营销策略来刺激这些商品的销售呢？完善的分析可以帮组公司以数据驱动的方式作出最佳决策。
产品组合策略探索
销售占比分析还会揭示消费者的购买模式，这有助于企业设计产品组合策略。例如，如果消费者总是在购买A产品的同时也购买了B产品，那么以后就可以把它们打包在一起销售，从而提升销售额。
未来趋势预测
累积占比数据不仅可以反映当前产品在销售中的情况，而且它可以用于消费者购买行为的追踪，并作为预测未来趋势的基础数据。根据历史累积占比趋势，我们可以预测哪些产品可能会在未来成为热卖商品，哪些则可能会降低其市场份额。理解了这些趋势，企业就可以针对性地调整生产策略，甚至进行新产品开发。
实时分析和调整
抓拍当前时刻的累积销售占比并不够，一项持续监控和分析的决策方式会更具优势。实施定时更新的数据分析方案，可以让企业activity定义并且在商品出现问题或质量下降时快速做出相应的决策。例如，如果一个产品的销售占比开始明显下降，公司可能需要迅速检查其产值链，从生产、运输到销售环节排查可能的问题。
个性化用户体验
深入了解销售占比最后反馈的也是消费者的需求和行为。利用这些信息，公司可以更好地提供个性化的用户体验。比如，根据消费者之前购买过的产品，公司可以为他们推荐其他相似或互补的商品。依赖机器学习算法，这种个性化的购物建议可以极大提升用户满意度和销售收入。
总结来说，现代商业运营及决策严重依赖数据。分析销售占比并了解其在企业发展成功中扮演的角色，对于制定有效的商业策略包括产品定位、市场推广以及未来规划都是至关重要的。
利用SQL和其他先进数据工具进行累积占比分析可以将这一过程系统化、智能化，从而使企业内部各职能部门变得更加信息化、数据化，在日常运营决策中能直观地理解销售数据背后的含义。
从现在开始，让我们借助这些强有力的工具，赋予销售数据以生命，点亮数据背后的智慧，共同开创企业的光明未来。
原文始发于微信公众号（运维小九九）：SQL技巧：窗口函数进行累计占比分析
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