Die Bestellhistorie - Business Intelligence - page 142

Im Folgenden sehen Sie, wie Sie die durchschnittliche Dauer zwischen den Bestellungen
berechnen können. Nutzen Sie dazu die Funktion AVG .
SELECT
avg (DATEDIFF ( day ,h1.Datum , h2.Datum ))Tage_1_2,
avg (DATEDIFF ( day ,h2.Datum , h3.Datum ))Tage_2_3
from
(SELECT riskID,Datum
FROM [dbo].[order_history]
where lfdNr = 1)h1
inner join
(SELECT riskID,Datum
FROM [dbo].[order_history]
where lfdNr = 2)h2
on h1.riskID = h2.riskID
left outer join
(SELECT riskID,Datum
FROM [dbo].[order_history]
where lfdNr = 3)h3
on h1.riskID = h3.riskID
■ 16.5■Entwicklung der Käufe nach Warenwert
pro Kauf
Nun wollen wir untersuchen, wie sich der Warenwert pro Kunde von Bestellung zu Bestel-
lung entwickelt. Nimmt der Warenwert kontinuierlich zu oder ab?
SELECT h1.riskID,
h1.Gesamtsumme Kauf1, h2.Gesamtsumme Kauf2,
h3.Gesamtsumme Kauf3,h4.Gesamtsumme Kauf4,
→ Warenwerte der Käufe 1 -4
h2.Gesamtsumme - h1.Gesamtsumme Entwicklung_1_2,
→ Berechnung der Differenzen von Kauf zu Kauf
h3.Gesamtsumme - h2.Gesamtsumme Entwicklung_2_3,
h4.Gesamtsumme - h3.Gesamtsumme Entwicklung_3_4
from
(SELECT riskID,Gesamtsumme
FROM [dbo].[order_history]
where lfdNr = 1)h1
inner join
(SELECT riskID,Gesamtsumme
FROM [dbo].[order_history]
where lfdNr = 2)h2
on h1.riskID = h2.riskID
left outer join
(SELECT riskID,Gesamtsumme
FROM [dbo].[order_history]
where lfdNr = 3)h3
on h1.riskID = h3.riskID
left outer join
(SELECT riskID,Gesamtsumme