Projet Fantastic : Exploitation multi-dimensionnelle de données
Question
Effectuez une requête multi-niveaux permettant de calculer les ventes sur la hiérarchie date-mois-trimestre.
Solution
Requête
CTRL+C pour copier, CTRL+V pour coller
1
SELECT d.dat, d.tri, d.mon, count(*)
2
FROM f_dw_ventes v, f_dw_date d3
WHERE v.dat=d.dat
4
GROUP BY ROLLUP (d.tri, d.mon, d.dat);
SELECT d.dat, d.tri, d.mon, count(*) FROM f_dw_ventes v, f_dw_date d WHERE v.dat=d.dat GROUP BY ROLLUP (d.tri, d.mon, d.dat);
Résultat (extrait)
CTRL+C pour copier, CTRL+V pour coller
1
01-JAN-13 1 1 1338
2
02-JAN-13 1 1 1340
3
03-JAN-13 1 1 1427
4
04-JAN-13 1 1 1325
5
05-JAN-13 1 1 3683
6
08-JAN-13 1 1 1262
7
09-JAN-13 1 1 1394
8
10-JAN-13 1 1 1507
9
11-JAN-13 1 1 1368
10
12-JAN-13 1 1 3513
11
15-JAN-13 1 1 1316
12
16-JAN-13 1 1 1322
13
17-JAN-13 1 1 1605
14
18-JAN-13 1 1 1247
15
19-JAN-13 1 1 3751
16
22-JAN-13 1 1 1418
17
23-JAN-13 1 1 1409
18
24-JAN-13 1 1 1346
19
25-JAN-13 1 1 1492
20
26-JAN-13 1 1 3361
21
29-JAN-13 1 1 1371
22
30-JAN-13 1 1 1322
23
31-JAN-13 1 1 1360
24
1 1 40477
25
01-FEB-13 1 2 1499
26
02-FEB-13 1 2 3347
27
05-FEB-13 1 2 1658
28
06-FEB-13 1 2 1318
29
07-FEB-13 1 2 1230
30
08-FEB-13 1 2 1461
31
09-FEB-13 1 2 3318
32
12-FEB-13 1 2 1515
33
13-FEB-13 1 2 1349
34
14-FEB-13 1 2 1307
35
15-FEB-13 1 2 1379
36
16-FEB-13 1 2 3531
37
19-FEB-13 1 2 1374
38
20-FEB-13 1 2 1566
39
21-FEB-13 1 2 1414
40
22-FEB-13 1 2 1311
41
23-FEB-13 1 2 3543
42
26-FEB-13 1 2 1357
43
27-FEB-13 1 2 1622
44
28-FEB-13 1 2 1270
45
1 2 36369
46
01-MAR-13 1 3 1300
47
02-MAR-13 1 3 3455
48
05-MAR-13 1 3 1240
49
...
50
29-NOV-13 4 11 1372
51
30-NOV-13 4 11 3489
52
4 11 41269
53
03-DEC-13 4 12 2311
54
04-DEC-13 4 12 2245
55
05-DEC-13 4 12 2278
56
06-DEC-13 4 12 2079
57
07-DEC-13 4 12 5091
58
10-DEC-13 4 12 2246
59
11-DEC-13 4 12 2287
60
12-DEC-13 4 12 2341
61
13-DEC-13 4 12 2217
62
14-DEC-13 4 12 5184
63
17-DEC-13 4 12 2086
64
18-DEC-13 4 12 2081
65
19-DEC-13 4 12 2251
66
20-DEC-13 4 12 2290
67
21-DEC-13 4 12 5073
68
24-DEC-13 4 12 4001
69
25-DEC-13 4 12 2128
70
26-DEC-13 4 12 844
71
27-DEC-13 4 12 782
72
28-DEC-13 4 12 2542
73
31-DEC-13 4 12 887
74
4 12 53244
75
4 135106
76
492113
01-JAN-13 1 1 1338
02-JAN-13 1 1 1340
03-JAN-13 1 1 1427
04-JAN-13 1 1 1325
05-JAN-13 1 1 3683
08-JAN-13 1 1 1262
09-JAN-13 1 1 1394
10-JAN-13 1 1 1507
11-JAN-13 1 1 1368
12-JAN-13 1 1 3513
15-JAN-13 1 1 1316
16-JAN-13 1 1 1322
17-JAN-13 1 1 1605
18-JAN-13 1 1 1247
19-JAN-13 1 1 3751
22-JAN-13 1 1 1418
23-JAN-13 1 1 1409
24-JAN-13 1 1 1346
25-JAN-13 1 1 1492
26-JAN-13 1 1 3361
29-JAN-13 1 1 1371
30-JAN-13 1 1 1322
31-JAN-13 1 1 1360
1 1 40477
01-FEB-13 1 2 1499
02-FEB-13 1 2 3347
05-FEB-13 1 2 1658
06-FEB-13 1 2 1318
07-FEB-13 1 2 1230
08-FEB-13 1 2 1461
09-FEB-13 1 2 3318
12-FEB-13 1 2 1515
13-FEB-13 1 2 1349
14-FEB-13 1 2 1307
15-FEB-13 1 2 1379
16-FEB-13 1 2 3531
19-FEB-13 1 2 1374
20-FEB-13 1 2 1566
21-FEB-13 1 2 1414
22-FEB-13 1 2 1311
23-FEB-13 1 2 3543
26-FEB-13 1 2 1357
27-FEB-13 1 2 1622
28-FEB-13 1 2 1270
1 2 36369
01-MAR-13 1 3 1300
02-MAR-13 1 3 3455
05-MAR-13 1 3 1240
...
29-NOV-13 4 11 1372
30-NOV-13 4 11 3489
4 11 41269
03-DEC-13 4 12 2311
04-DEC-13 4 12 2245
05-DEC-13 4 12 2278
06-DEC-13 4 12 2079
07-DEC-13 4 12 5091
10-DEC-13 4 12 2246
11-DEC-13 4 12 2287
12-DEC-13 4 12 2341
13-DEC-13 4 12 2217
14-DEC-13 4 12 5184
17-DEC-13 4 12 2086
18-DEC-13 4 12 2081
19-DEC-13 4 12 2251
20-DEC-13 4 12 2290
21-DEC-13 4 12 5073
24-DEC-13 4 12 4001
25-DEC-13 4 12 2128
26-DEC-13 4 12 844
27-DEC-13 4 12 782
28-DEC-13 4 12 2542
31-DEC-13 4 12 887
4 12 53244
4 135106
492113Question
Étudiez l'éventuelle influence des magasins (certains sont-ils plus performants ?) et de l'implantation dans les départements (certains sont-ils plus propices ?).
Indice
Afin de ne pas être dépendant de l'organisation des magasins, effectuez la requête uniquement pour les magasins de type 'A' avec rayon BS (ce sont à la fois les magasins les plus nombreux et les plus performants).
Solution
CTRL+C pour copier, CTRL+V pour coller
1
SELECT m.dpt, m.mag, count(*)
2
FROM f_dw_ventes v, f_dw_mag m3
WHERE v.mag=m.mag AND m.ray = 'Author' AND m.bs = '1'
4
GROUP BY ROLLUP (m.dpt, m.mag);
SELECT m.dpt, m.mag, count(*) FROM f_dw_ventes v, f_dw_mag m WHERE v.mag=m.mag AND m.ray = 'Author' AND m.bs = '1' GROUP BY ROLLUP (m.dpt, m.mag);
CTRL+C pour copier, CTRL+V pour coller
1
13 M106 4680
2
13 M3 4815
3
13 M54 4634
4
13 M68 4599
5
13 18728
6
18 M50 4592
7
18 4592
8
22 M2 4797
9
22 4797
10
28 M144 4313
11
28 M21 4933
12
28 M92 4653
13
28 13899
14
30 M29 4596
15
...
16
92 M138 4573
17
92 M80 4915
18
92 14247
19
95 M148 4759
20
95 M28 4771
21
95 M34 4824
22
95 M37 4867
23
95 M40 4795
24
95 M70 4707
25
95 M81 4767
26
95 33490
27
281153
13 M106 4680
13 M3 4815
13 M54 4634
13 M68 4599
13 18728
18 M50 4592
18 4592
22 M2 4797
22 4797
28 M144 4313
28 M21 4933
28 M92 4653
28 13899
30 M29 4596
...
92 M138 4573
92 M80 4915
92 14247
95 M148 4759
95 M28 4771
95 M34 4824
95 M37 4867
95 M40 4795
95 M70 4707
95 M81 4767
95 33490
281153 On observe que les magasins sont assez homogènes, et également les département si on les ramène au nombre de magasins qu'ils contiennent.
Question
Effectuer une requête multi-dimensionnelle permettant de regarder si les magasins avec un rayon best-sellers vendent plus de livres best-sellers ou non.
On peut utiliser un tableur pour finaliser les analyses de ratio sur les valeurs renvoyées par la requête CUBE obtenue.
Solution
CTRL+C pour copier, CTRL+V pour coller
1
SELECT b.bs || ';' || m.bs || ';' || count(*) || ';'
2
FROM f_dw_ventes v, f_dw_produit p, f_dw_bs b, f_dw_mag m3
WHERE v.pro=p.isbn AND p.isbn=b.isbn AND v.mag=m.mag
4
GROUP BY CUBE (b.bs, m.bs);
SELECT b.bs || ';' || m.bs || ';' || count(*) || ';' FROM f_dw_ventes v, f_dw_produit p, f_dw_bs b, f_dw_mag m WHERE v.pro=p.isbn AND p.isbn=b.isbn AND v.mag=m.mag GROUP BY CUBE (b.bs, m.bs);
