随着无人售货机的销售系统越来越完善，包括支付系统、监控维护系统等技术都趋于成熟，正确的销售决策的制定开始成为售货机厂商关注的热点。传统的销售决策都是商家凭借长期积累的经验进行决定的，而商品的销售受很多因素的影响，如季节、周边人流量以及受众群体的偏好等，因此无人售货机上的商品供求往往得不到合理的平衡，无人售货机的收益达不到最大化。

       为了解决无人售货机收益无法达到最大化的问题，需要分析客户每天的订单列表、订单详情和无人售货机日销售金额等数据，获得有关热销和滞销商品信息，以及无人售货机的收入和利润信息。按照这一目标，整体项目可以分为以下4个任务。

      目前售货机数据主要包括订单信息表、订单详情表和售货机信息表3个表的数据。

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主要包括以下4个步骤：

（1）建立【分组聚合客户订单】转换工程

（2）创建CSV文件输入组件和获取订单数据。设置参数，导入“order_list.csv”文件，并设置好字段参数，将 “customermobile”类型改为String。

（3）预览获取的订单数据

此时，【预览数据】对话框的数据是客户在购买商品时，每天、每笔详细的订单数据。

（1）建立过滤和抽取数据组件和连接

（2）过滤掉客户ID和支付不成功的订单数据。

（3）配置【字段选择】，仅保留customerid、customermobile、odernum和paytotalprice等字段，并改名为“客户ID”、“客户手机号码”、“order_num”、“pay_totalprice”，丢弃其他与聚合客户订单无关的字段

（1）创建【排序记录】组件和【分组】组件，并建立组件之间的连接。

（2）对客户ID进行排序。因为是分组聚合客户订单，所以必须对客户ID进行排序，即同一个客户ID的数据要连在一起，否则数据可能不正确。在【排序记录】组件中，设置客户ID字段按照升序进行排序。

（3）对客户的订单数和商品实际支付金额等字段进行分组聚合，统计各个客户的订单。

（1）创建【排序组件】组件和【Excel输出】组件，将聚合统计的各个客户订单数据输出至Excel文件中，并建立组件之间的连接。

（2）根据客户订单消费金额进行排序

（3）将经过排序的各客户订单数据输出并装载至Excel文件中，并将输出文件名为“无人售货机分组聚合客户订单.xls”

字段参数

（4）运行转换，预览结果数据

       无人售货机客户订单的详细数据，记录着订单中的每种商品的销售的数量、价格等数据。从商品销售的角度出发，分析商品的销售数据，计算各种商品的销售金额，以便了解商品的销售情况，分析哪些商品属于热销或滞销商品，为商品的销售提供更好的运营决策。

     计算各商品销售金额，需要在订单详情表“order_details.csv”文件中抽取以下字段数据。

（1）productname（商品名称）：商品的唯一标识号，以该标识号为关键字段计算商品数据，因此商品名称不能为空。

（2）amount（购买商品数量）：客户购买时的商品数量。

（3）productpaytotalprice（商品实际支付总金额）：客户购买商品时的实际支付总金额。

（4）status（订单状态）：客户订单状态，只抽取订单状态为“支付成功”的数据，其他订单状态的数据则被过滤掉。

（1）创建【计算各商品销售金额】转换工程。

（2）创建【CSV文件输入】组件并获取数据。

（3）预览数据

（1）创建【过滤记录】组件和【字段选择】组件，并建立组件之间的连接。

（2）过滤掉商品名称为空和支付失败的订单数据。

（3）在【字段选择】组件中，设置参数，仅保留productname、amount、productpaytotalprice等字段，并分别改名为“商品名称”“product_number”“product_paytotalprice”,丢弃其他与计算各商品销售金额无关的字段。

（1）创建【排序记录】组件和【分组】组件，并建立组件之间的连接。

（2）对商品名称进行排序

（3）对购买商品数量和商品实际支付总金额进行聚合计算。

（1）创建【排序记录】组件、【Excel输出】组件，并建立连接。

（2）根据商品销售金额进行排序

（3）配置【Excel输出】组件

设置参数，将输出的Excel文件名为“无人售货机各商品的销售金额.xls”

字段参数

（4）预览结果数据

       无人售货机客户订单的详情数据，每天都记录着每个客户下单购买的商品及其数量等详细数据。从售货机销售的角度出发，分析售货机的销售数据，统计每台售货机每天的商品销售金额，以便及时了解售货机每天的销售情况。

       统计各售货机日销售金额，需要在无人售货机客户订单详情“order_details.csv”文件中抽取以下字段数据。

（1）boxid（售货机ID）：售货机的唯一标识号，以该标识号为关键字段来统计各售货机的销售金额数据，因此售货机ID不能为空。

（2）createdtime（订单生成时间）：客户下单时计算机自动生成的订单时间。

（3）productname（商品名称）：客户下单的商品名称

（4）amount（购买商品数量）：客户下单购买时的商品数量

（5）productpaytotalprice（商品实际支付总金额）：客户购买商品时的实际支付总金额

（6）status（订单状态）：客户订单状态，只抽取订单状态为“支付成功”的数据，其他订单状态的数据则被过滤掉

（1）创建【统计各售货机日销售金额】转换工程。

（2）创建【CSV文件输入】组件和获取数据。

（3）预览数据

（1）创建【过滤记录】组件和【字段选择】组件

（2）过滤掉售货机ID为空和支付失败的订单

（3）在【字段选择】组件中，设置参数，仅保留boxid、createdtime、amount和productpaytotalprice等字段，并分别改名为 “售货机ID”“create_time”“product_number”“product_paytotalprice”，丢弃其他与统计各售货机日销售金额无关的字段。

（4）剪切时间字段

①创建【剪切字符串】并建立连接

②从订单中生成时间字段中剪切出日期

（1）创建【排序记录】组件和【分组】组件，并建立组件之间的连接

（2）对售货机ID进行排序，因为需要计算各售货机的日销售金额，所以必须对售货机ID和销售日期进行排序。

（3）对售货机的商品实际支付金额等字段进行分组聚合，统计各售货机的日销售金额。

（1）创建【排序记录】组件和【Excel输出】组件

（2）对售货机ID和销售日期进行排序

（3）将经过排序的各售货机日销售金额数据输出并装载至Excel文件中

将输出的Excel文件名为“无人售货机各售货机日销售金额.xls”

字段参数

（4）运行转换并预览数据

         客户订单的详情数据，记录着每天、不同客户的每笔订单的详细数据，而无人售货机信息表，记录着每台售货机名称、地址等重要信息。每一台售货机的利润数据，是运营商非常关心的数据，从利润的角度出发，分析整理售货机售货情况，统计每台售货机利润、客单价（订单的平均销售价格）等重要数据，可以让运营商更加了解售货机的获利情况。

     为统计各售货机的利润、客单价等，需要在订单详情“order_details.csv”文件中抽取以下字段数据。

（1）boxid（售货机ID）：是售货机的唯一标识号，以该标识号为关键字段来统计各售货机的销售金额数据，因此不能为空。

（2）ordernum（订单号）：客户下单时自动生成的号码。

（3）amount（购买商品数量）:客户下单时的商品数量。

（4）productpaytotalprice（商品实际支付总金额）：客户下单时商品实际支付总金额。

（5）costprice（商品的成本价）：客户下单时购买的商品成本价。

（6）salesprice（商品的销售价）：客户下单时购买的商品的销售价。

（7）producttotalprice（商品支付总金额）：客户下单购买的商品支付总金额。

（8）status（订单状态）：客户订单状态，只抽取订单状态为“支付成功”的数据，其他订单状态的数据则被过滤掉。

在售货机信息表“box_list.csv”文件中抽取以下字段数据。

（1）boxid（售货机ID）：作为关键字段，以便与“order_details.csv”文件的数据关联，将无人售货机的信息和客户订单详情数据关联起来。

（2）name（售货机名称）：无人售货机的名称。

（3）address（售货机投放地址）：无人售货机的投放地址。

（1）创建【整理各售货机情况】转换工程

（2）创建【CSV文件输入】组件，导入订单详情 “order_details.csv”文件。

（3）预览结果数据

        计算售货机的利润和客单价，只需计算支付成功的售货机的订单数据，因此必须过滤掉支付失败的售货机订单数据。

（1）创建【过滤记录】组件和【字段选择】组件，并建立连接。

（2）过滤掉支付失败的订单

（3）进行字段选择，保留与计算售货机的利润和客单价相关的字段，去除多余的字段。

（4）创建获取无人售货机信息、关联售货机与订单数据组件和连接，抽取并修改关联后的字段名称。创建【CSV文件输入】组件，导入“box_list.csv”文件，获取和预览无人售货机信息。

（5）创建记录关联组件和抽取关联后的数据。创建【记录关联（笛卡尔输出）】组件并分别建立与【字段选择】【CSV文件输入（售货机）】组件之间的连接，创建【字段选择（关联后）】组件，并与【记录关联（笛卡尔输出）】组件建立连接。

（6）选择和修改关联后的字段名称。在【记录关联（笛卡尔输出）】组件中，设置关联条件参数，【字段选择】组件的售货机ID和【CSV文件输入（售货机）】组件中的boxid相等，即售货机 “ID=boxid”，即可将售货机信息和订单数据关联起来。

（7）选择和修改关联后售货机和订单数据。选择和修改与计算售货机利润和客单价相关的字段，丢弃其他不必要的字段。

（1）创建计算售货机利润的相关组件和连接，创建Excel输出组件，将结果数据装载至Excel文件中。

（2）计算订单中商品的利润

（3）对订单数据按照售货机ID进行排序，聚合计算售货机利润必须先对订单数据中售货机ID进行排序。

（4）聚合计算售货机的利润

（5）将聚合计算好的售货机利润数据装载至Excel文件中，文件命名为“无人售货机利润.xls”，输出的字段参数如下：

       售货机客单价是售货机的销售金额除以订单数。分析售货机客户订单详情“order_details.csv”文件中的数据，发现订单中，客户每购买一种商品，则生成一条记录，一个订单购买多个商品则产生多条订单记录。并且，订单的时间支付金额也分别记录在paytotalprice字段中，因此必须根据订单ID字段过滤掉重复的订单记录，才能计算售货机的订单数。步骤如下：

（1）创建计算每台售货机客单价的相关组件和连接。

（2）对订单数据按照订单ID进行排序，因为去除重复记录，必须先进行排序。

（3）去除重复的订单记录

（4）按照售货机ID进行排序。聚合计算售货机的订单数必须重新对售货机ID进行排序。

（5）聚合计算售货机的订单数和销售金额

（6）计算售货机的客单价

（7）将已完成聚合计算的售货机客单价数据装载至Excel文件中。在【Excel输出（客单价）】组件中，设置参数，输出的Excel文件名为“无人售货机客单价.xls”，输出字段如下：

（1）预览售货机利润数据

（2）预览售货机客单价数据