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SELECT [Wert], count (*)Kunden,
cast (avg (Bestellungen)as decimal (10,2))Bestellungen,
cast (avg(Artikel)as decimal (10,2))Artikel,
cast (avg(Retouren) as decimal (10,2))Retouren,
cast (avg (Tage)as decimal (10,2)) Tage,
cast (avg (Monate)as decimal (10,2)) Monate,
cast (avg(Retouren)/avg(Bestellungen)*100 as decimal (10,2))Retourenquote
FROM [dbo].[customer_value]
group by Wert
order by Wert
Bild 15.17 zeigt, wie das Ergebnis aussieht, wenn Sie es in eine Excel-Tabelle übertragen.
Wert
Kunden
Bestellungen Artikel
Retouren Tage
Monate
Retourenquote
0
21.928
1,42
2,83
1,47
32,12
1,06
103,25
20
5.128
1,62
3,65
1,23
54,53
1,79
75,94
50
14.831
1,37
2,65
0,68
32,27
1,06
49,42
100
22.684
1,45
2,97
0,71
40,85
1,34
48,82
150
12.918
1,73
3,9
0,86
68,96
2,27
49,47
200
7.874
2,15
5,26
1,12
108,01
3,55
52,06
300
9.541
2,68
6,8
1,41
140,72
4,63
52,6
500
6.732
4,26
11,27
2,36
234,58
7,71
55,48
1000
4.225
7,6
20,64
4,36
343,74
11,3
57,37
1001
1.816
16,42
47,41
8,92
443,52
14,58
54,29
Bild 15.17■
Auswertung auf Basis des Kundenwerts
Da die Wertegruppe jetzt in der Datenbank vorhanden ist, können Sie die Tabelle mit jeder
anderen Tabelle in dieser Datenbank verbinden und unzählige Auswertungen auf Basis
dieser Gruppeneinteilung durchführen.
Ein Beispiel:
Wie haben sich die Kunden pro Monat entwickelt, die den Wertegruppen 500, 1000 und
1001 (= > 1000) zugeordnet sind?
Select DATEPART (mm,s.postingDate)Monat,cv.Wert,
→
Wertegruppen eingefügt
count (distinct c.riskID) Kunden,
count (distinct s.customerNo) Kundenkonten,
count (distinct s.orderNo)Bestellungen,
sum (s.quantity) Artikelmenge,
sum (s.amount) Nettosumme
FROM [dbo].[iw_sales]s,[dbo].[iw_customer]c,[dbo].[customer_value]cv
→
neue Tabelle hinzugefügt
where s.type = 2
and s.postingDate between '01.01.2011'and '31.12.2011'
and s.customerNo = c.customerNo
and cv.riskID = c.riskID
→
Join der Tabellen customer_value und customer
and cv.wert >= 500 →
enthält alle drei Wertegruppen
group by DATEPART (mm,s.postingDate), cv.Wert
order by DATEPART (mm,s.postingDate), cv.Wert
