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数据库设计的不是很合理吧
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顾客（顾客id，顾客电话，顾客姓名，顾客地址）
食品（食品id，食品名称，食品价格）
订单（订单id，顾客id，订单日期，总价格，订单处理情况，订单结账情况）
订单明细（订单id，食品id，食品名称，食品数量，食品价格）
要查询一个订单的内容sql为
select * from 订单明细 where 订单明细.订单id=具体的在订单表中的订单id
要查询一个顾客的订单的具体内容：
select * from 订单明细 where 订单明细.订单id=（select 订单id from 订单 where 顾客id=要查询的具体顾客id）
这样几个表就串起来了
你设计的数据库，只有炸鸡一道菜？订单里面有订单号，那订单具体内容呢？送什么菜过去呢？具体写的时候请不要像我一样写 select * 写具体列名
可以先查询出包含固定商品信息的不重复订单号，然后与主表进行关联，查找出主表中的信息，代码如下：
文本版：
select a.*
from 订单主表 a
join
(select distinct order_id
from 订单详细表
where goods_id in () #括号内加商品ID，单引号括起来，以英文状态下逗号分隔，如'123','456'
)as b
on a.order_id=b.order_id
登陆后获取userid，然后指定订单表user=刚才的
select * from order a,user b where a.id=b.id and b.userid='XXX'
天猫订单
本数据集共收集了发生在一个月内的28010条数据(2020-02-01到2020-02-29)，包含以下：
['订单编号', '总金额', '买家实际支付金额', '收货地址', '订单创建时间', '订单付款时间 ', '退款金额']
7个字段说明：
订单编号：订单编号
总金额：订单总金额
买家实际支付金额：总金额 - 退款金额（在已付款的情况下）。金额为0（在未付款的情况下）
收货地址：各个省份
订单创建时间：下单时间
订单付款时间：付款时间
退款金额：付款后申请退款的金额。如无付过款，退款金额为0
二、数据处理
1.查看是否存在重复数据
由执行结果看出，不存在重复值，因此无需删除重复值
2.查看是否存在空值
只有订单付款时间存在空值，订单创建后不一定付款，因此合理，数据不需要对空值进行处理。
三、数据分析
1.查看哪些地区的人购买订单最多
根据统计结果发现，上海、广东、江苏、浙江、北京的购买订单在前五名，且占全部订单的43%
tableau图表展示各个省份的订单量，颜色越深，则订单量越多。几个重点省市的订单量较多，建议可以向这些重点城市的周边省市发展客户，这些省市的购买量可能已达饱和，但是其他城市仍然存在需求量。
2.查看这一个月中每一天的下单量，发现月末的下单量最多
查看这一天中哪天的放弃付款率最高，发现月中的放弃付款率最高。
tableau展示这个月每一天的创建订单量与付款量，月末的订单量显著提升。推测2020年2月初正处于复工阶段，因此下单量较低。
查看在一天之中，哪个时间段的下单量最多，总体来说，晚上处于下单高峰期
查看一天24小时内，各个时间段的提交订单量和支付订单量，发现早上放弃付款的概率稍微高一点，但是一天之内的放弃付款率几乎相同。
tableau展示各个时间的创建订单量和付款订单量，符合人们晚上比较空闲，尤其是睡前更有空挑选需要购买的东西。根据用户下单高峰时间，建议商家可以在早上10点，下午2-4点，晚上8-10点之间进行营销活动。
3.计算转化率
由结果可知，创建订单为100%，支付订单为85.99%，订单成交为67.67%，订单全额支付成交为65.84%。从转化率来看，客户退款比例较大。
tableau图表展示漏斗图。由于天猫有七天无理由退换货的政策，因此难免会存在退货退款的现象，很多用户会抱着试试看的心态购买后确认是否合适，然后会进行相应的操作，因此建议商家重点关注老客户，黏性高的老客户相对于抱着试试看心态的退货概率更低。另外，可以及时联系新客户接收反馈。另外，建议商家图片描述，商品描述信息尽量齐全并且与商品实际描述一致，退货带来的成本可能会比商品不卖出的成本更高。
4.销售额在一个月中，也是月末销售额较高，基本与订单量走势一致
查看每天订单的退款/付款率，发现月初的退款率较高，推测与月初处于复工阶段，客户没有及时收到商品就退款了。
tableau展示这一个月中每天的退款率。
查看各个地区的退货率，与销售量并不一致，湖北和新疆的退款率很高，推测与疫情有关。
tableau展示各个地区的退款率。