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ACCESSクエリーで注文日、会員番号、購入回数、LTVを表示する方法
- ACCESSクエリーを使用して、注文日、会員番号、購入回数、LTVを表示する方法について教えてください。
- 注文データを示すテーブル名「table1」から、注文日ごとに同じ会員番号の購入回数とLTVを計算し、表示したいです。
- LTVは注文日と最初の注文日との日数の差を表し、購入回数は同じ注文日であっても複数の商品を購入していても同じ数として計算します。
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楽しいですか テーブル名を ★★ 以下をクエリのSQLビューで SELECT Q1.注文日, Q1.会員番号, Count(Q2.会員番号)+1 AS 購入回数, DateDiff('d', Nz(Min(Q2.注文日),Q1.注文日), Q1.注文日) AS LTV FROM (SELECT 会員番号, 注文日 FROM ★★ GROUP BY 会員番号, 注文日) AS Q1 LEFT JOIN (SELECT 会員番号, 注文日 FROM ★★ GROUP BY 会員番号, 注文日) AS Q2 ON Q1.会員番号=Q2.会員番号 AND Q1.注文日>Q2.注文日 GROUP BY Q1.会員番号, Q1.注文日; 変更部分はそうないですね 結果は 注文日 会員番号 購入回数 LTV 2014/04/11 123456 1 0 2014/04/20 123456 2 9 2014/05/23 456789 1 0 2014/05/29 456789 2 6 2014/05/30 987654 1 0 2014/06/09 987654 2 10 2014/06/15 987654 3 16 2014/05/23 456789 1 0 部分は2行必要&商品名も欲しいのなら SELECT Q4.注文日, Q4.会員番号, Q4.商品名, Q3.購入回数, Q3.LTV FROM (SELECT Q1.注文日, Q1.会員番号, Count(Q2.会員番号)+1 AS 購入回数, DateDiff('d', Nz(Min(Q2.注文日),Q1.注文日), Q1.注文日) AS LTV FROM (SELECT 会員番号, 注文日 FROM ★★ GROUP BY 会員番号, 注文日) AS Q1 LEFT JOIN (SELECT 会員番号, 注文日 FROM ★★ GROUP BY 会員番号, 注文日) AS Q2 ON Q1.会員番号=Q2.会員番号 AND Q1.注文日>Q2.注文日 GROUP BY Q1.会員番号, Q1.注文日) AS Q3 LEFT JOIN ★★ AS Q4 ON Q3.会員番号=Q4.会員番号 AND Q3.注文日=Q4.注文日 ORDER BY Q4.会員番号, Q4.注文日 ; の表示は 注文日 会員番号 商品名 購入回数 LTV 2014/04/11 123456 パンツ 1 0 2014/04/20 123456 靴下 2 9 2014/05/23 456789 半袖 1 0 2014/05/23 456789 靴下 1 0 2014/05/29 456789 パンツ 2 6 2014/05/30 987654 靴下 1 0 2014/06/09 987654 寝巻き 2 10 2014/06/15 987654 下駄 3 16 ※ > 一番古い注文日の行(4/11開始)が先頭 これについては考えてください。 現状、会員番号昇順を1番目に指定しているので、上記は、タマタマ 注文日昇順を1番目にすると、会員番号がバラバラになります ユーザ定義関数でも作って、 注文日昇順にした際、会員番号が並ぶ様に細工してください。 処理的には、 会員番号でグループ化した際の最小注文日を求めて、 その注文日を昇順にした会員番号の並び順でソートする様に ソート( ORDER BY )指定は、この関数の戻り値、次に注文日昇順で ※ 後だしで、会員番号の発行は小さい順、なら無駄な記述ですけど ※ 処理性能的にはどうなんですか? 何レコードのテーブルで、 購入回数の最大・平均、 クエリを開いて表示されるまで何秒とか 報告ある事を期待します 遅くて、使いものにならないので、カテゴリを変えて質問し直した って事になるのでしょうか?
お礼
ありがとうございます。 > これについては考えてください。 現状、会員番号昇順を1番目に指定しているので、上記は、タマタマ 注文日昇順を1番目にすると、会員番号がバラバラになります 上記はあらかじめテーブルに会員番号順、注文日別でソートしたデータを組み込んでおこうと おもいます、時間が限られているため。試してみます!結果のちほど。 ※この返信が的はずれであればご指摘いただければ幸いです。
補足
30246kiku様 全く問題なかったです。多少クエリーの実行に時間を要しましたが40万レコードでストレスなく 集計できました。また、あらかじめテーブルに会員番号順、注文日別でソートしたデータを組み込んでおくことで会員番号がバラバラになるリスクが回避できています。 秀逸、実用的です。ありがとうございました。