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トレーニングの開始方法:

以下のフォームを使用して SQL Lab アカウントにサインアップします。

以下の例に沿って、オンデマンド SQL 101 トレーニングをご覧ください。

学ぶための最良の方法は練習することです。 SQL Lab アカウントを使用して、以下の中級および高度なクエリを実行します。

e コマース専門家のための SQL

これは、e コマースの専門家が構造化照会言語 (SQL) の基礎を学ぶための実践的なトレーニングです。

基本的なSQL

1. 基本的な選択ステートメント

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  select * 
  from campaign 
  limit 10

2. テーブルから特定のフィールドを選択する

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  select date, campaign_name, spend
  from campaign
  limit 10

3. エイリアスの使用

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  select a.date, a.campaign_name, a.spend
  from campaign a
  limit 10

4. 重複の削除

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  select distinct date
  from campaign

5.並べ替え

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  select distinct date
  from campaign
  order by 1 desc

6. 集計 (Microsoft Excel のピボットを思い浮かべてください)

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  select  date, sum(spend)
  from campaign
  group by 1
  order by 1 desc

7. 集計

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  select campaign_type , sum(spend)
  from campaign
  group by 1
  order by 1 desc

8. XNUMX つのテーブルを結合する (Microsoft Excel の vlookup を考えてください)

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  select a.keyword, a.match_type, b.campaign_name, 
  b.campaign_type, sum(a.spend) as spend, 
  sum(a.revenue) as ad_revenue
  from keyword a
  left join campaign b
  ON
  a.campaign_id = b.campaign_id
  Group by 1,2,3,4

中間SQL

1. キーワードのブランドと非ブランドのパフォーマンス

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  select campaign_type,brand_type,
  sum(k.spend) as spend,
  sum(k.revenue) as revenue
  from campaign c
  left join keyword k
  on c.campaign_name = k.campaign_name
  where c.DATE > '05-01-2022'
  and k.spend > 0
  group by 1,2
  order by 3 desc

2. キーワードのマッチタイプのパフォーマンス

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  select campaign_type,brand_type,
  sum(k.spend) as spend,
  sum(k.revenue) as revenue
  from campaign c
  left join keyword k
  on c.campaign_name = k.campaign_name
  where c.DATE > '05-01-2022'
  and k.spend > 0
  group by 1,2
  order by 3 desc

高度なSQL

1. 広告と全体の売上の比較

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  select s.asin, s.title, ad_revenue,
  round((100 * ad_revenue)/(sum(ad_revenue) over()), 1) 
  ad_revenue_percentage,
  overall_sales, 
  (100 * overall_sales)/(sum(overall_sales) over())
  as product_sales_percentage 
  from (
  select asin, title, sum(product_sales) 
  as overall_sales from sales s
  where date > current_date-30
  group by 1,2)s join
  (select asin, title, sum(revenue) as ad_revenue 
  from product p
  where date > current_date-30
  group by 1,2)p on s.asin = p.asin

2. 収益を促進するキャンペーンのトップキーワード

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  select keyword, campaign_name, revenue
  from (
  select keyword, campaign_name, revenue,
  row_number() over (partition by campaign_name 
  order by revenue desc)
  as revenue_order_count
  from (
  select keyword, campaign_name, sum(revenue) as revenue 
  from keyword k
  where date > current_date-30
  group by 1,2)k
  )a
  where revenue_order_count <= 3
  order by campaign_name desc, revenue desc

3. 全体の売上の80%を占める製品

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  select asin, title,
  100 * product_sales/(SUM(product_sales) OVER ()) 
  as product_sales_percentage
  from (
  select asin, title, sum(product_sales) as product_sales 
  from sales s
  where date > current_date-30
  group by 1,2)s

4. 広告売上の 80% を生み出すキーワード

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  select keyword, match_type, campaign_name,
  100 * revenue/(SUM(revenue) OVER ()) 
  as revenue_percentage 
  from (
  select keyword, match_type, campaign_name, 
  sum(revenue) as revenue
  from keyword k
  where date > current_date-30
  group by 1,2,3)k

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