E-Commerce Behavior Data

Примечание

Эта страница является частью раздела Импорт датасетов, где описаны примеры загрузки популярных наборов данных в YDB. Перед началом работы ознакомьтесь с общей информацией о требованиях и процессе импорта.

Данные о поведении пользователей в мультикатегорийном интернет-магазине.

Источник: Kaggle - E-commerce behavior data

Размер: 9 GB

Пример загрузки

  1. Скачайте и разархивируйте файл 2019-Nov.csv с Kaggle

  2. Датасет включает в себя полностью идентичные строки. Поскольку YDB требует указания уникальных значений первичного ключа, добавим в файл новую колонку под названием row_id, где значение ключа будет равно номеру строки в исходном файле. Это позволит предотвратить удаление повторяющихся данных. Эту операцию можно осуществить с помощью команды awk:

awk 'NR==1 {print "row_id," $0; next} {print NR-1 "," $0}' 2019-Nov.csv > temp.csv && mv temp.csv 2019-Nov.csv
  1. Создайте таблицу в YDB одним из следующих способов:

Подробнее про Embedded UI.

CREATE TABLE `ecommerce_table` (
    `row_id` Uint64 NOT NULL,
    `event_time` Text NOT NULL,
    `event_type` Text NOT NULL,
    `product_id` Uint64 NOT NULL,
    `category_id` Uint64,
    `category_code` Text,
    `brand` Text,
    `price` Double NOT NULL,
    `user_id` Uint64 NOT NULL,
    `user_session` Text NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`row_id`)
)
WITH (
    STORE = COLUMN,
    UNIFORM_PARTITIONS = 50
);

ydb sql -s \
'CREATE TABLE `ecommerce_table` (
    `row_id` Uint64 NOT NULL,
    `event_time` Text NOT NULL,
    `event_type` Text NOT NULL,
    `product_id` Uint64 NOT NULL,
    `category_id` Uint64,
    `category_code` Text,
    `brand` Text,
    `price` Double NOT NULL,
    `user_id` Uint64 NOT NULL,
    `user_session` Text NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`row_id`)
)
WITH (
    STORE = COLUMN,
    UNIFORM_PARTITIONS = 50
);'
  1. Выполните команду импорта:
ydb import file csv --header --null-value "" --path ecommerce_table 2019-Nov.csv

Пример аналитического запроса

Определим самые популярные категории продуктов 1 ноября 2019 года:

SELECT
    category_code,
    COUNT(*) AS view_count
FROM ecommerce_table
WHERE
    SUBSTRING(CAST(event_time AS String), 0, 10) = '2019-11-01'
    AND event_type = 'view'
GROUP BY category_code
ORDER BY view_count DESC
LIMIT 10;

ydb sql -s \
'SELECT
    category_code,
    COUNT(*) AS view_count
FROM ecommerce_table
WHERE
    SUBSTRING(CAST(event_time AS String), 0, 10) = "2019-11-01"
    AND event_type = "view"
GROUP BY category_code
ORDER BY view_count DESC
LIMIT 10;'

Результат:

┌────────────────────────────────────┬────────────┐
│ category_code                      │ view_count │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ null                               │ 453024     │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "electronics.smartphone"           │ 360650     │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "electronics.clocks"               │ 43581      │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "computers.notebook"               │ 40878      │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "electronics.video.tv"             │ 40383      │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "electronics.audio.headphone"      │ 37489      │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "apparel.shoes"                    │ 31013      │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "appliances.kitchen.washer"        │ 28028      │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "appliances.kitchen.refrigerators" │ 27808      │
├────────────────────────────────────┼────────────┤
│ "appliances.environment.vacuum"    │ 26477      │
└────────────────────────────────────┴────────────┘
Предыдущая
Video Game Sales
Следующая
COVID-19 Open Research Dataset