“KP工作台数据漏斗”的版本间的差异
来自qingwei personal wiki
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uv_1d_169, | uv_1d_169, | ||
fb_cnt_1d_013, | fb_cnt_1d_013, | ||
| − | fst_reply_rate_1m_003 | + | fst_reply_rate_1m_003, |
| + | terminal_type | ||
FROM | FROM | ||
dwp_en_dm_comp_term_catelv2_eff_d | dwp_en_dm_comp_term_catelv2_eff_d | ||
where | where | ||
| − | stat_date | + | ( stat_date="2018-10-8" |
| − | + | or stat_date="2018-10-9" ) | |
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and admin_mbr_seq="14" | and admin_mbr_seq="14" | ||
| − | |||
and is_main_cate="Y" | and is_main_cate="Y" | ||
and cate_lv2_id=100010695 | and cate_lv2_id=100010695 | ||
</source> | </source> | ||
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=== 展现的条目 === | === 展现的条目 === | ||
* （投）--- 未加工（投的钱） | * （投）--- 未加工（投的钱） | ||
2018年11月12日 (一) 11:53的版本
描述
aone
RPC接口
需求
接口
external/kpwork/overview
sql
- terminal_type: PC, TOTAL, WS
SELECT
stat_date,
imps_cnt_1d_027,
clk_cnt_1d_092,
uv_1d_169,
fb_cnt_1d_013,
fst_reply_rate_1m_003,
terminal_type
FROM
dwp_en_dm_comp_term_catelv2_eff_d
where
( stat_date="2018-10-8"
or stat_date="2018-10-9" )
and admin_mbr_seq="14"
and is_main_cate="Y"
and cate_lv2_id=100010695
展现的条目
- （投）--- 未加工（投的钱）
- （曝）imps_cnt_1d_027 : 最近1天排除联盟的搜索item和p4p商品曝光量
- （访）uv_1d_169 : 最近1天访客数
- （点）clk_cnt_1d_092 ： 最近1天排除联盟的搜索item和p4p商品相关点击次数
- （反）fb_cnt_1d_013 : 最近1天有效MC询盘数
- （？）fst_reply_rate_1m_003: 最近30天及时回复率
oneService
参数
- statDate (根据statisticsType校验，返回相应错误)
- terminalType
- statisticsType
- adminMemberSeq
SQL配置
- external.kpwork.overview
select
${returnFields}
from
<if test='statisticsType == "day"'>
dwp_en_dm_comp_term_catelv2_eff_d
</if>
<if test='statisticsType == "week"'>
dwp_en_dm_comp_term_catelv2_eff_w
</if>
<if test='statisticsType == "month"'>
dwp_en_dm_comp_term_catelv2_eff_m
</if>
where
( stat_date = #{statDate}
or stat_date = #{prevDate} )
and admin_mbr_seq = #{adminMemberSeq}
and terminal_type = #{terminalType}
and is_main_cate = #{isMainCate}
and cate_lv2_id = #{cateLv2Id}
java脚本
- 计算前一天/周/月
import java.text.SimpleDateFormat;
import org.apache.commons.lang.time.DateUtils;
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Date statDate = new Date(sdf.parse(statDateStr).getTime());
Date prevDate = statDate;
if ("day".equalsIgnoreCase(statisticsType)) {
prevDate = DateUtils.addDays(statDate, -1);
} else if ("week".equalsIgnoreCase(statisticsType)) {
prevDate = DateUtils.addWeeks(statDate, -1);
} else if ("month".equalsIgnoreCase(statisticsType)) {
prevDate = DateUtils.addMonths(statDate, -1);
}
return sdf.format(prevDate);
