Bigquery表潛在客戶列值基於日期

Question

我想復制（收入）列並將其轉移一年，以便進行同比比較。 目前正在尋求根據特定日期在Big Query表中獲取潛在客戶的價值，以實現這一目標，但仍然存在。

我使用DATE_ADD創建了一個新列以獲取去年的日期，但現在我想在其旁邊獲取一個列，其中包含基於DATE_ADD日期的收入。

一個問題是，並非所有地點都包含相同的日期，這就是為什么更難進行輪班的原因。

無法正確格式化表格，因此我在此處具有預期結果的圖像。 基本上，Revenue_last_year應該填寫與date_add列和正確位置相對應的Revenue列的值。

就我所能進行的以下查詢：

SELECT  
Date, 
location, 
revenue,
DATE_ADD(date, INTERVAL -1 YEAR) AS DateAdd,
LEAD(revenue, ##OFFSET## ) OVER (PARTITION BY location ORDER BY date DESC) AS revenue_last_year
FROM
`dataset.table1`

是否有人對如何將偏移值與正確的日期相關聯提出建議？ 還是應該以一種完全不同的方式來處理這個問題？

Answer 1

以下是BigQuery標准SQL

#standardSQL
SELECT 
  a.date, a.location, a.revenue, 
  DATE_SUB(a.date, INTERVAL 1 YEAR) date_last_year, 
  IFNULL(b.revenue, 0) revenue_last_year 
FROM `project.dataset.table` a
LEFT JOIN `project.dataset.table` b
ON a.location = b.location
AND DATE_SUB(a.date, INTERVAL 1 YEAR) = b.date

您可以像下面的示例一樣使用虛擬數據進行測試，操作

#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
  SELECT DATE '2018-02-20' `date`, 'A' location, 1 revenue UNION ALL
  SELECT '2018-02-20', 'B', 2 UNION ALL
  SELECT '2018-02-21', 'A', 3 UNION ALL
  SELECT '2018-02-22', 'B', 4 UNION ALL
  SELECT '2019-02-20', 'A', 5 UNION ALL
  SELECT '2019-02-20', 'B', 6 UNION ALL
  SELECT '2019-02-21', 'A', 7 UNION ALL
  SELECT '2019-02-21', 'B', 8 UNION ALL
  SELECT '2019-02-22', 'A', 9 UNION ALL
  SELECT '2019-02-22', 'B', 10 
)
SELECT 
  a.date, a.location, a.revenue, 
  DATE_SUB(a.date, INTERVAL 1 YEAR) date_last_year, 
  IFNULL(b.revenue, 0) revenue_last_year 
FROM `project.dataset.table` a
LEFT JOIN `project.dataset.table` b
ON a.location = b.location
AND DATE_SUB(a.date, INTERVAL 1 YEAR) = b.date
-- ORDER BY a.date, a.location  

結果

Row date        location    revenue date_last_year  revenue_last_year    
1   2018-02-20  A           1       2017-02-20      0
2   2018-02-20  B           2       2017-02-20      0
3   2018-02-21  A           3       2017-02-21      0
4   2018-02-22  B           4       2017-02-22      0
5   2019-02-20  A           5       2018-02-20      1    
6   2019-02-20  B           6       2018-02-20      2    
7   2019-02-21  A           7       2018-02-21      3    
8   2019-02-21  B           8       2018-02-21      0
9   2019-02-22  A           9       2018-02-22      0
10  2019-02-22  B           10      2018-02-22      4