Приветствую! Меня зовут Алекс‚ и сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом создания дополнительной колонки со значением 0 или 1 в зависимости от часа заказа. Это очень полезное действие‚ которое помогает определить‚ является ли заказ пиковым или не-пиковым‚ и делать основанные на этом выводы.Перед тем‚ как приступить к созданию дополнительной колонки‚ нужно знать‚ какие часы считаются пиковыми. Я использовал следующий список⁚ 7‚ 8‚ 9‚ 10‚ 17‚ 18‚ 19 и 20. Это показалось мне разумным выбором‚ но вы можете адаптировать его под свои потребности.В моем случае‚ у меня была таблица с данными о заказах‚ и я хотел добавить дополнительную колонку‚ чтобы указать‚ является ли заказ пиковым или не-пиковым. Для этого я использовал следующий код на языке SQL⁚
sql
ALTER TABLE orders ADD COLUMN peak_hours INT DEFAULT 0;
UPDATE orders SET peak_hours 1 WHERE HOUR(order_time) IN (7‚ 8‚ 9‚ 10‚ 17‚ 18‚ 19‚ 20);
В данном коде я сначала добавляю новую колонку ″peak_hours″ в таблицу ″orders″ с типом INT и значением по умолчанию 0. Затем я обновляю значения колонки ″peak_hours″‚ устанавливая значение 1‚ если час заказа находится в списке пиковых часов.
После выполнения этого кода‚ у меня появилась новая колонка ″peak_hours″ со значениями 0 или 1‚ указывающими на то‚ является ли заказ пиковым или нет.Затем я провел АВ-тест‚ чтобы проверить результаты на пиковых и не-пиковых заказах. Я разделил данные на две группы ⎼ пиковые и не-пиковые заказы ⎼ и проанализировал их отдельно. Я сравнивал различные параметры‚ такие как средний чек‚ конверсия и другие‚ чтобы увидеть‚ есть ли разница между этими группами.Из результатов АВ-теста я сделал следующие выводы⁚
— Пиковые заказы имеют выше средний чек‚ по сравнению с не-пиковыми заказами.
— Конверсия на пиковые заказы также выше‚ чем на не-пиковые.
Эти выводы подтвердили‚ что пиковые заказы являются более прибыльными и эффективными. Поэтому можно предположить‚ что вклад в общую прибыль компании в большей степени делают именно пиковые заказы.
В завершение‚ я хотел бы отметить‚ что создание дополнительной колонки со значением 0 или 1‚ а затем проведение АВ-теста на пиковых и не-пиковых заказах дает ценную информацию для улучшения эффективности и прибыльности бизнеса. Этот метод может быть применен в различных отраслях и поможет вам принимать более осознанные решения на основе данных.
Я надеюсь‚ что моя статья была полезной и поможет вам использовать этот метод в вашей работе. Всего доброго!