BUSINESS INTELLIGENCE

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1 iron WERTHER BUSINESS INTELLIGENCE KOMPLEXE SQL-ABFRAGEN AM BEISPIEL EINES ONLINE-SHOPS Inkl. Testdatenbank mit über zwei Millionen Datensätzen Vom KPI-Reporting bis zum analytischen CRM Auf DVD: 2,2 Millionen Datensätze EXTRA: Mit kostenlosem E-Book

2 Werther Business Intelligence Bleiben Sie auf dem Laufenden! Der Hanser Computerbuch-Newsletter informiert Sie regelmäßig über neue Bücher und Termine aus den verschiedenen Bereichen der IT. Profitieren Sie auch von Gewinnspielen und exklusiven Leseproben. Gleich anmelden unter

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4 Iron Werther Business Intelligence Komplexe SQL-Abfragen am Beispiel eines Online-Shops inkl. Testdatenbank mit über zwei Millionen Datensätzen

5 Der Autor: Iron Werther, Taufkirchen Alle in diesem Buch enthaltenen Informationen, Verfahren und Darstellungen wurden nach bes tem Wissen zusammengestellt und mit Sorgfalt getestet. Dennoch sind Fehler nicht ganz aus zuschließen. Aus diesem Grund sind die im vorliegenden Buch enthaltenen Informationen mit keiner Verpflichtung oder Garantie irgendeiner Art verbunden. Autor und Verlag übernehmen infolgedessen keine juristische Verantwortung und werden keine daraus folgende oder sonstige Haftung übernehmen, die auf irgendeine Art aus der Benutzung dieser Informationen oder Teilen davon entsteht. Ebenso übernehmen Autor und Verlag keine Gewähr dafür, dass beschriebene Verfahren usw. frei von Schutzrechten Dritter sind. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Buch berechtigt deshalb auch ohne besondere Kennzeich nung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und MarkenschutzGesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek: Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbiblio grafie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar. Dieses Werk ist urheberrechtlich geschützt. Alle Rechte, auch die der Übersetzung, des Nachdruckes und der Vervielfältigung des Buches, oder Teilen daraus, vorbehalten. Kein Teil des Werkes darf ohne schriftliche Genehmigung des Verlages in irgendeiner Form (Fotokopie, Mikrofilm oder ein anderes Verfahren) auch nicht für Zwecke der Unterrichtsgestaltung reproduziert oder unter Verwendung elektronischer Sys teme verarbeitet, vervielfältigt oder verbreitet werden Carl Hanser Verlag München, Lektorat: Sieglinde Schärl Copy editing: Kathrin Powik, Lassan Herstellung: Irene Weilhart Umschlagdesign: Marc Müller-Bremer, München Umschlagrealisation: Stephan Rönigk Gesamtherstellung: Kösel, Krugzell Ausstattung patentrechtlich geschützt. Kösel FD 351, Patent-Nr Printed in Germany Print-ISBN: E-Book-ISBN:

6 Inhalt Vorwort XI 1 Die Testdatenbank iw_shop Die Stammdatentabelle iw_customer Die Bestelldatentabelle iw_sales Die Artikeltabelle iw_article Die Zahlungsinformationstabelle iw_payment Die Retouren-Kopftabelle iw_return_header Die Retourentabelle iw_return_line Die Code-Tabelle iw_code_reason Installation einer funktionsfähigen SQL-Datenbank Systemvoraussetzungen für den Microsoft SQL Server Produktinformationen zum SQL Server 2012 und SQL Server 2008 R Download und Installation Erstellung einer Testdatenbank und Import der mitgelieferten Daten Eine neue Datenbank anlegen Tabellen importieren Ansicht der Tabellen auf der Testdatenbank iw_shop Der KPI (Key Performance Indicator)-Report Erste Selektionen mit T-SQL zur Ermittlung der wichtigsten Kennzahlen Darstellung der Select-Befehle Anzahl der Kunden Anzahl der Bestellungen Anzahl der bestellten Artikel Der Warenwert Der Warenbruttowert Der Warennettowert

7 VI Inhalt 6 Erstellung eines KPI-Reports auf Jahres- und Monatsbasis Der erste Bericht Kommastellen Auswertung nach Jahren und Monaten Warenkorbwert und Anzahl der Artikel im Warenkorb Erstellung eines KPI-Reports auf Wochenbasis Manuelle Anpassung der Wochen ISO-Week Retourendaten Retourendaten und Retouren-Kopfdaten: Zwei Tabellen miteinander verbinden INNER JOIN FULL OUTER JOIN LEFT OUTER JOIN RIGHT OUTER JOIN Einfacher Join Ermittlung der Retourenquoten Netsales-Retourenquote pro Monat Echte Retourenquote pro Monat Unique Kunden Wie erkennt man unique Kunden? Durchschnittliche Anzahl der Konten pro Kunde Die Aggregatfunktion AVG Ergebnis in numerische Werte umwandeln Anzahl der Konten durch einfache Division KPI-Report auf Basis uniquer Kunden KPI-Report mit Retourendaten Monatsreport Warenkorb- und Quotenberechnung Wochenreport Neukunden Identifizierung der Neukunden Neukunden der erste Schritt Neukunden pro Monat Bestellungen der Neukunden Neukundenbestelldaten die endgültige Version Retourendaten hinzufügen

8 Inhalt VII 12 Bestandskunden Identifizierung der Bestandskunden Bestandskunden pro Monat Bestandskunden mit Bestell- und Retourendaten auf Monatsbasis Gesamtkunden Prüfung der Ergebnisse Der Kundenmonitor Lebensdauer, Aktivität und Kundenwert Die Lebensdauer (Customer Lifetime) Die exakte Jahresberechnung Auswertung der Lebensdauer nach Monaten Einteilung in Gruppen mit CASE WHEN Die Aktivität (Customer Activity) Bestelldaten Retourendaten Versand- und Retourenkosten Der Kundenwert (Customer Value) Customer Lifetime Value Create table eine neue Tabelle anlegen Durchschnittlicher Zeitraum zwischen den Bestellungen, Kauffrequenz Gruppierung der Kauffrequenz Segmentierung des Kundenwerts (Customer Value) Gruppierung des Kundenwerts Eine neue Spalte in einer Tabelle hinzufügen Ändern der Datenwerte in einer Tabelle Auswertungen nach Kundenwert Die Bestellhistorie Row_Number over Partition Die Bestellhistorie als Tabelle anlegen Auswertungen der Bestellhistorie Selfjoin OUTER JOIN beim SELFJOIN Auswertung des zeitlichen Abstands zwischen den Bestellungen Entwicklung der Käufe nach Warenwert pro Kauf Entwicklung der Retourenquote Analyse der Kunden nach Alter, Geschlecht und PLZ-Bereich Die Funktionen LEFT und RIGHT GETDATE das aktuelle Tagesdatum

9 VIII Inhalt 17.3 Bildung von Altersgruppen Kundenwert nach Altersgruppen Prozentanteil der Altersgruppen in jeder Wertegruppe Die Retourenanalyse Null-, Teil- und Vollretouren Identifizierung von Null-, Teil- und Vollretouren mit CASE WHEN Ausgabe des Gesamtwerts von Null-, Teil- und Vollretouren Null-, Teil- und Vollretouren pro Monat Das Retourenverhalten der Kunden Retouren pro Kunde Retourenquote pro Kunde Anzahl der Kunden nach Retourenquote Identifizierung von Kunden mit sehr hoher Retourenquote Kundengruppen oder Cluster nach Retourenquote Renner, Penner, Retourentreiber Auswertungen auf Basis der Artikelnummer EAN/GTIN Bestellungen mit Artikelnummer und Artikelbeschreibung Retouren mit Artikelnummer und Artikelbeschreibung Bestellungen und Retouren zusammenfügen Artikel, die mehrfach verkauft wurden Retourenquoten in den Report aufnehmen Die Renner Die Penner Die Retourentreiber Retourengründe Übersetzung der Retouren-Codes Retourengründe auf Basis des eindeutigen Artikels Retourengründe auf Basis der Artikelnummer Retourengründe auf Basis des Artikel-Styles Inhalt zweier Spalten zu einem Ergebnis zusammenführen Retourengründe auf Kundenbasis Der Retourentreiber-Report Bestellungen auf Stylebasis Retouren auf Stylebasis Zusammenführung von Bestellungen und Retouren Berechnung der Retourenquoten Einschränkungen nach Retourenquote und Anzahl der verkauften Artikel Retourengründe einfügen

10 Inhalt IX 23 Retourentreiber-Report mit Versandzeitraum Die Bestellungen Die Retouren Die Retourengründe Zusammenführung der drei Selects Die Retourenquoten pro Style Einschränkungen nach Retourenquote Von der Warenkorbgröße abhängige Retouren Durchschnittliche Anzahl der retournierten Artikel auf Basis der bestellten Artikelmenge Durchschnittliche Retourenquote Einfluss der Zahlarten auf die Retouren Zahlarten im Shop-System Zahlarten in der Retourentabelle Durchschnittliche Anzahl der retournierten Artikel pro Zahlart Einfluss der Versender auf die Retouren Unterabfrage mit EXISTS Nettosumme der Bestellungen pro Kunde Nettosumme der Retouren pro Kunde Zusammenführung der Nettosummen und Versender pro Kunde Retourenquote pro Versender Bestellung von mehreren identischen Artikeln Retouren bei mehreren identischen Artikeln im Warenkorb Bestellung mehrerer identischer Artikel unterschiedlicher Größen Selfjoin eines Selects Warenkorb und Warenkorbanalysen Produktgruppen in der Artikeltabelle Die Vergleichsoperation LIKE/NOT LIKE Das %-Zeichen als Platzhalter Weitere Platzhalter für einzelne Zeichen Die Zeichenfolgefunktionen LOWER/UPPER Die Warenkorbdaten Auswertungen aus der W arenkorbtabelle Warenkörbe mit identischen Artikeln in unterschiedlichen Größen oder Farben Warenkörbe mit unterschiedlichen Artikeln der gleichen Produktgruppe

11 X Inhalt 29 Der horizontale Warenkorbdatensatz Artikelkombinationen im Warenkorb (1) Ordnung nach der row_number over partition Die Saisonkennzeichnung (Season-Code) Eine komplette Warenkorbtabelle horizontal anlegen Die Warenkorbtabelle weiterverarbeiten Export der Daten für externe Analyseprogramme Den Warenkorb als neue Tabelle anlegen Daten in die Datenbank importieren Artikelkombinationen im Warenkorb (2) Zahlungsinformationen Offene Posten Mahnstufen Überfällige ausstehende Zahlungen Trennung von Zahlung und Retouren Die Kampagnentabelle Zeichen mit den Funktionen LEFT oder RIGHT unterdrücken Umwandeln des Datentyps Selektion einer Zielgruppe für den Newsletter Schlusswort Index

12 Vorwort SQL ist der Schlüssel zu Business Intelligence. Gleich welche Auswertungen und Analysen erstellt werden, und mit welchen BI Reporting- und Analysewerkzeugen man arbeitet: Dahinter stecken immer Datenbankabfragen mit SQL. Um Business Intelligence erfolgreich betreiben zu können, benötigt man fundierte SQL-Kenntnisse. Dieses Übungsbuch bietet ein umfassendes Training zur wissenschaftlichen und/oder fach praktischen Ausbildung für BI-Analysten und Wirtschaftsinformatiker. Es dient gleichzeitig als Nachschlagewerk für die tägliche Arbeit. Das Besondere an diesem Werk ist die Lieferung von insgesamt knapp 2,2 Millionen Daten sätzen in sieben Dateien zum Aufbau einer Testdatenbank. Diese Testdatenbank kann auf jeder SQL-Datenbank eingerichtet werden. Ich habe mich für den Microsoft SQL Server 2012 entschieden. Der MS SQL Server steht jedem Interessenten kostenlos zum Download zur Verfügung. Man kann diese Testdatenbank auch auf einer älteren SQL-Server-Version oder auf einer Oracle- oder HyperSQL-Datenbank einrichten. Ziel des Buches ist nicht, den Umgang mit dem MS SQL Server 2012 ausführlich zu erklä ren. Es geht vielmehr um das Erlernen komplexer Datenbankabfragen mit T-SQL. Der Ein stieg in die Thematik geschieht Schritt für Schritt, sodass auch SQL-Anfänger den Beschrei bungen folgen können. Sie können mit dieser Testdatenbank auch in Oracle SQL oder HyperSQL arbeiten. Viele SQL-Befehle sind identisch, egal welche Version Sie nutzen. Es gibt aber auch Befehle, die sich unterscheiden. In diesen Fällen müssen Sie sich im Netz die richtige Syntax für Oracle oder HyperSQL suchen. Das betrifft in erster Linie die Arbeit mit Datumsformaten und Zeit stempeln sowie die Darstellung von Ergebnissen in Dezimalwerten. Das erwartet Sie in diesem Buch Anhand praxisnaher Beispiele erlernen Sie die Erstellung von Reports und Analysen. Sie erstellen umfassende KPI (Key Performance Indicator)-Reports auf Jahres-, Monats- und Wochenbasis, lernen die wichtigsten Retourendaten kennen und ermitteln diverse Retou renquoten. Im nächsten Schritt erfahren Sie, wie Sie alle vorhandenen Kundendaten analysieren und zwischen Neukunden und Bestandskunden trennen können. Sie erstellen einen Kundenmo nitor und lernen die wichtigen Werte im analytischen CRM kennen. Pro Kunde werden die Lebensdauer, die Aktivität und der individuelle Kundenwert ermittelt.

13 XII Vorwort Darüber hinaus erstellen Sie umfangreiche Retourenanalysen und -reports, sowohl auf Kundenbasis als auch auf Artikel- und Stylebasis. Auch mit Warenkorbanalysen werden wir uns näher beschäftigen. Ich werde Ihnen zeigen, was mit T-SQL möglich ist und wie Sie die Daten für weitere multivariate Analyseverfahren vorbereiten können. Außerdem lernen Sie verschiedene Zahlungsinformationen, wie offene Posten, Mahnstufen oder geschlossene Konten, kennen. Abschließend erstellen Sie eine komprimierte Selektionstabelle für das Kampagnenmana gement bzw. für den Newsletterversand. Nach einer Einführung in die Grundlagen finden Sie ab Kapitel 10, KPI-Report auf Basis uniquer Kunden, weiterführende Trainingsaufgaben, in denen Sie das Gelernte selbstständig anwenden können. Zum besseren Auffinden der Trainingsaufgaben stehen diese im hier verwendeten Hinweiskasten. Die Datensätze sind so umfangreich, dass dieses Buch nicht alle Analysemöglichkeiten erschöpfend darstellen kann. Es bleibt also noch reichlich Raum für eigene Entdeckungen und Aufgabenstellungen. Auf Ihrem E-Book-Konto finden Sie sieben Textdateien mit insgesamt 2,2 Millionen Datensätzen. Sie umfassen Stamm- und Bestell daten, Artikelund Zahlungsinformationen sowie Retourendaten.

14 1 Die Testdatenbank iw_shop Für die Arbeit mit diesem Buch stelle ich Ihnen eine komplette, sehr umfangreiche und pra xisorientierte Datenbank zur Verfügung. Diese Datenbank entspricht inhaltlich dem Data warehouse eines Online-Shops. Sie erhalten sieben Dateien mit insgesamt knapp 2,2 Millio nen Datensätzen. Damit kann die Datenbank iw_shop mit folgendem Inhalt erstellt werden: Tabelle iw_customer enthält alle Stammdaten der Kunden mit Datensätzen. Tabelle iw_sales enthält alle Bestelldaten mit Datensätzen. Tabelle iw_article enthält alle Artikelinformationen mit Datensätzen. Tabelle iw_payment enthält alle Zahlungsinformationen mit Datensätzen. Tabelle iw_return_header enthält alle Kopfdaten der Retouren mit Datensätzen. Tabelle iw_ return_line enthält alle Retourendaten auf Artikelbasis mit Daten sätzen. Tabelle iw_code_reason enthält 45 Datensätze mit den Übersetzungen diverser Codes. Schauen wir uns nun die Inhalte der einzelnen Tabellen genauer an. 1.1 Die Stammdatentabelle iw_customer In der folgenden Tabelle finden Sie die Stammdaten der Kunden. Die Einträge der Namen und Straßen sind anonymisiert. Alle Daten sind bearbeitet es handelt sich also nicht um echte Kundendaten. Die Tabelle verfügt über 14 Spalten. Zu den Datentypen kommen wir später, wenn wir diese Tabellen in die Datenbank laden. Momentan ist nur wichtig, dass Sie sehen, welche Inhalte in den einzelnen Spalten stehen. Spaltenname Datentyp Inhalt owner Shop-/Mandatenkennung customerno Kundennummer salutation Anrede firstname Vorname (anonymisiert) surname Nachname (anonymisiert)

15 2 1 Die Testdatenbank iw_shop Spaltenname Datentyp Inhalt postcode Postleitzahl city Wohnort street Straße (anonymisiert) (anonymisiert) newsletter Newsletter (1 = Ja, 0 = Nein) birthdate datetime Geburtsdatum riskid ID der Bonitätsprüfung credit numeric Höhe des zulässigen Kredits creditlimit 1 = hat Kredit, 2 = kein Kredit Von jeder Tabelle ist jeweils auch ein kleiner Auszug dargestellt, damit man sieht, wie die Tabelle gestaltet ist. Der Auszug der Tabelle iw_customer ist in Bild 1.1 zu sehen. Bild 1.1 Auszug aus der Tabelle iw_customer 1.2 Die Bestelldatentabelle iw_sales In der folgenden Tabelle befinden sich alle Bestelldaten. Sie besteht aus 14 Spalten. Spaltenname Datentyp Inhalt owner Shop-/Mandatenkennung line_no numeric Zeilennummer der Rechnung orderno Bestellnummer customerno Kundennummer type numeric 2 = Artikel, 1 = Versand IWAN Eindeutige Artikelnummer wie EAN quantity numeric Anzahl der Artikel amount money Nettopreis des Artikels vat_amount money Preis inkl. MwSt. line_amount money Summe der Zeile inkl. MwSt. VATpercent Mehrwertsteuersatz bill_customerno Kundennummer des Rechnungsempfängers orderdate datetime Bestelldatum postingdate datetime Verarbeitungsdatum

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