每月品牌复购率 = 某品牌本月被购买的次数 / 所有品牌本月被购买的次数。

分析：

　　完成品牌复购率需要建立一个宽表，宽表里面包括用户信息，商品信息，以及此商品购买的个数，即一个订单，根据订单里面的商品id不同，可能有多条这样的宽表记录。

　　有了宽表后，再做相应的统计工作。

一 用户购买商品明细表（宽表）

建表语句：

订单详情表数据量较大，采用分区表。

drop table if exists dws_sale_detail_daycount;
create external table dws_sale_detail_daycount
(   
    user_id   string  comment '用户 id',
    sku_id    string comment '商品 Id',
    user_gender  string comment '用户性别',
    user_age string  comment '用户年龄',
    user_level string comment '用户等级',
    order_price decimal(10,2) comment '商品价格',
    sku_name string   comment '商品名称',
    sku_tm_id string   comment '品牌id',
    sku_category3_id string comment '商品三级品类id',
    sku_category2_id string comment '商品二级品类id',
    sku_category1_id string comment '商品一级品类id',
    sku_category3_name string comment '商品三级品类名称',
    sku_category2_name string comment '商品二级品类名称',
    sku_category1_name string comment '商品一级品类名称',
    spu_id  string comment '商品 spu',
    sku_num  int comment '购买个数',
    order_count string comment '当日下单单数',
    order_amount string comment '当日下单金额'
) COMMENT '用户购买商品明细表'
PARTITIONED BY (`dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dws/dws_user_sale_detail_daycount/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy");

数据导入脚本：

①如上分析，这张宽表数据分为3部分，一是用户信息，来自DWD层用户表；二是商品信息表，来自DWD层降维后的商品表；三是此商品的用户购买信息，包括购买的几个，总计多少钱，来自DWD层订单详情表。

②在订单详情表加限制条件where od.dt='$do_date'是因为只统计昨天的数据。

③在商品和用户表的连接加限制条件u.dt='$do_date'是因为商品和用户是采取每日增量导入，昨天的才是最新的数据。

④每个用户，根据商品id，可能有多条记录，在sql上的体现为group by user_id, sku_id。

⑤临时表中count(*) order_count, 表示昨天这个用户购买这个商品的订单有几个，即购买了几次。

#!/bin/bash

# 定义变量方便修改
APP=gmall
hive=/opt/module/hive/bin/hive

# 如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一天
if [ -n "$1" ] ;then
    do_date=$1
else 
    do_date=`date -d "-1 day" +%F`  
fi 

sql="

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

with
tmp_detail as
(
    select 
        user_id,
        sku_id, 
        sum(sku_num) sku_num,   
        count(*) order_count, 
        sum(od.order_price*sku_num)  order_amount
    from "$APP".dwd_order_detail od
    where od.dt='$do_date'
    group by user_id, sku_id
)  
insert overwrite table "$APP".dws_sale_detail_daycount partition(dt='$do_date')
select 
    tmp_detail.user_id,
    tmp_detail.sku_id,
    u.gender,
    months_between('$do_date', u.birthday)/12  age, 
    u.user_level,
    price,
    sku_name,
    tm_id,
    category3_id,
    category2_id,
    category1_id,
    category3_name,
    category2_name,
    category1_name,
    spu_id,
    tmp_detail.sku_num,
    tmp_detail.order_count,
    tmp_detail.order_amount 
from tmp_detail 
left join "$APP".dwd_user_info u 
on tmp_detail.user_id=u.id and u.dt='$do_date'
left join "$APP".dwd_sku_info s on tmp_detail.sku_id =s.id  and s.dt='$do_date';

"
$hive -e "$sql"

 

二 ADS层品牌复购率

建表语句：

drop table ads_sale_tm_category1_stat_mn;
create external table ads_sale_tm_category1_stat_mn
(   
    tm_id string comment '品牌id',
    category1_id string comment '1级品类id ',
    category1_name string comment '1级品类名称 ',
    buycount   bigint comment  '购买人数',
    buy_twice_last bigint  comment '两次以上购买人数',
    buy_twice_last_ratio decimal(10,2)  comment  '单次复购率',
    buy_3times_last   bigint comment   '三次以上购买人数',
    buy_3times_last_ratio decimal(10,2)  comment  '多次复购率',
    stat_mn string comment '统计月份',
    stat_date string comment '统计日期' 
)   COMMENT '复购率统计'
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ads/ads_sale_tm_category1_stat_mn/'
;

数据导入脚本：

①内层分组条件group by user_id, od.sku_tm_id, od.sku_category1_id, od.sku_category1_name

　　a）要求的是品牌复购率，根据用户id分组似乎并没有意义。

　　b）如果只是根据品牌进行分组，一个品牌可能有多种类型的产品，如果不加分类分组条件，这样的数据不具有参考价值，至于精确到几级分类，视情况而定。

②上面的宽表还是某个用户购买某个商品的宽表，而这里品牌复购率的核心逻辑，就是对上面的宽表里的order_count做统计，order_count表示某个商品被购买了多少次（出现在不同的订单里有多少次）。

③where date_format(dt,'yyyy-MM')=date_format('$do_date' ,'yyyy-MM')，求的是每个月的品牌复购率。

#!/bin/bash

# 定义变量方便修改
APP=gmall
hive=/opt/module/hive/bin/hive

# 如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一天
if [ -n "$1" ] ;then
    do_date=$1
else 
    do_date=`date -d "-1 day" +%F`  
fi 

sql="

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

insert into table "$APP".ads_sale_tm_category1_stat_mn
select   
    mn.sku_tm_id,
    mn.sku_category1_id,
    mn.sku_category1_name,
    sum(if(mn.order_count>=1,1,0)) buycount,
    sum(if(mn.order_count>=2,1,0)) buyTwiceLast,
    sum(if(mn.order_count>=2,1,0))/sum( if(mn.order_count>=1,1,0)) buyTwiceLastRatio,
    sum(if(mn.order_count>=3,1,0)) buy3timeLast,
    sum(if(mn.order_count>=3,1,0))/sum( if(mn.order_count>=1,1,0)) buy3timeLastRatio ,
    date_format('$do_date' ,'yyyy-MM') stat_mn,
    '$do_date' stat_date
from 
(     
select 
        user_id, 
　　 　　od.sku_tm_id, 
        od.sku_category1_id,
        od.sku_category1_name,  
        sum(order_count) order_count
    from "$APP".dws_sale_detail_daycount  od 
    where date_format(dt,'yyyy-MM')=date_format('$do_date' ,'yyyy-MM')
    group by user_id, od.sku_tm_id, od.sku_category1_id, od.sku_category1_name
) mn
group by mn.sku_tm_id, mn.sku_category1_id, mn.sku_category1_name;

"
$hive -e "$sql"