1. 市场趋势分析：通过分析北京市每日门店的客流量变化趋势，可以洞察该地区消费者的消费行为模式，预测北京市未来的市场趋势，为企业在北京市的市场策略提供依据。 2. 资源配置和活动策略制定：通过北京市客流变化的规律，企业可针对性地调整对该地区人力投入(例如在客流大的时间增加人力)，适时开展营销活动，以抓住市场机会，也为资源配置和绩效管理提供数据支持。
一、数据抽取、清理和处理 数据抽取：从数据库抽取北京市客流相关原始数据表(这些数据是门店安装的客流器抓取的)，包括客流门店维度表、门店客流数据表等。 数据清理：对抽取的数据进行清洗，去除重复、错误或无关的信息，处理缺失值、异常值，统一数据格式。 二、数据仓库层建设 1.数据模型设计 2.中间表ETL过程：将北京市不同客流器收集的数据，通过SQL梳理到同一个中间表中，中间表包含字段：日期、城市客流数据、门店的客流数据、门店数等。 三、基于中间表输出每日客流数据 通过中间表计算出：每日的店均店外客流、店均进店客流和进店率 算法规则包括： （1）店均店外客流=城市客流数据/门店数； （2）店均进店客流=门店的客流数据/门店数； （3）进店率=门店的客流数据/城市客流数据=店均进店客流/店均店外客流
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
日期 |
-- | -- |
店均店外客流 |
-- | -- |
店均进店客流 |
-- | -- |
进店率 |
-- | -- |
城市客流数据 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 日期 | 2022-01-01 |
| 店均店外客流 | 11820 |
| 店均进店客流 | 3320 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
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