大数据驱动新零售：十个实战案例深度解析
在互联网与移动互联网的双重推动下，新零售时代的浪潮正在全球范围内掀起，盒马鲜生、超级物种等新物种的涌现，以及传统零售业的数字化转型，都彰显了这一趋势的强劲势头。据统计，2020年，中国实物商品网上零售额占比已接近四分之一，电子支付普及率超过80%，快递业务量突破800亿，上海作为电商巨头，其网络购物交易额更是位居前列，这都证实了新零售的广泛影响。
环境搭建篇
为了深入探索新零售数据，首先，确保Python环境的必备包安装：pip install pyspark pyspark[sql] pip install bottle。将数据集所需的文件夹放置在Linux的/export/data/workspace目录下，然后，进入Ecommerce目录的bin目录并启动服务，通过访问http://192.168.88.161:9999，你可以查看分析指标并实时生成图表，从而进行数据统计和分析操作。
实战分析数据描述
数据集E_Commerce_Data.csv包含了541,909个记录，时间跨度从2010年12月1日到2011年12月9日，每个记录由8个字段组成。在进行分析前，我们需要清洗数据，例如剔除CustomerID为0或Description为空的记录。
实战需求分析
需求一：统计各国客户数量：SELECT Country,COUNT(DISTINCT CustomerID) AS countOfCustomer FROM data GROUP BY Country ORDER BY countOfCustomer DESC LIMIT 10
需求二：销量最高的10个国家：SELECT Country,SUM(Quantity) AS sumOfQuantity FROM data GROUP BY Country ORDER BY sumOfQuantity DESC LIMIT 10
需求三：各国销售额分布：SELECT Country,round(sum(UnitPrice * Quantity),2) as price_cnt from xin_tab group by Country
需求四：销售Top10商品：SELECT StockCode,SUM(Quantity) AS sumOfQuantity FROM data GROUP BY StockCode ORDER BY sumOfQuantity DESC LIMIT 10
需求五：商品描述热门关键词TOP300：使用Explode和Lateral View解析Description字段
需求六：退货订单国家分布：SELECT Country,COUNT(DISTINCT InvoiceNo) AS countOfReturnInvoice FROM data WHERE InvoiceNo LIKE 'C%' GROUP BY Country ORDER BY countOfReturnInvoice DESC LIMIT 10
需求七：商品单价与销量关联：SELECT StockCode,AVG(UnitPrice) AS avgUnitPrice,SUM(Quantity) AS sumOfQuantity FROM data GROUP BY StockCode
需求八：月销售额趋势：根据InvoiceDate提取月份，计算总销售额：select substr(InvoiceDate,1,7) as month ,sum(UnitPrice * Quantity) from data group by substr(InvoiceDate,1,7)
需求九：日销售趋势：同理，提取日期的前7位分析：select substr(InvoiceDate,1,9) as day ,sum(UnitPrice * Quantity) from data group by substr(InvoiceDate,1,9)
需求十：订单量对比：通过左右连接查询购买和退货订单：SELECT t2.Country,t1.countOfReturn,t2.countOfBuy ...
这些实战案例展示了大数据在新零售分析中的关键作用，通过数据挖掘和智能分析，企业能够更好地理解消费者行为，优化库存管理，提高销售效率，从而在激烈的市场竞争中占据优势。