Discussion :

[vanessa75]

hey tout le monde

J'ai une table "retour_campagne" où j'ai les colonnes suivantes : sexe (qui prend modalité F ou H), Id_mail( qui est le numéro d'identifiant de l'envoi du mail), error(qui prend comme modalités delivered ou undelivered) et les noms des campagnes marketing .
J'aimerais à travers une requête sql connaitre le taux de mail délivrés pour les hommes et les femmes par campagne.
Pour cela j'ai besoin de faire un count des id_mail pour les hommes et les femmes par campagne et faire ensuite un count sur les mails délivrés toujours pour les hommes et les femmes par campagns. Et ensuite trouver le taux en divisant mail délivré par mail total multiplié par 100 (par sexe et campagne évidemment je m'appuie sur ce que j'ai trouvé précédemment).

Une idée?

Je vous remercie

Vaness

[al1_24]

Ce n'est pas très clair...
Tu as une colonne Campagne et autant de lignes que de campagnes auxquelles a participé la personne
ou une colonne Campagne avec la liste des campagnes auxquelles a participé la personne
ou bien encore autant de colonnes que de campagnes auxquelles aurait pu participer la personne ?

[vanessa75]

re,
J'ai une colonne Campagne et autant de lignes que de campagnes auxquelles a participé la personne
Cdt,

Vaness

[escartefigue]

Bonjour,

Quelque chose comme ça, à tester :

Code :

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SELECT T1.CDC
     , T1.CDS
     , CAST(ROUND(100*T1.NBR/T2.TOT+0,5) AS DECIMAL (5,2)) AS PCT
FROM                                                             
     (SELECT S1.cdc       AS CDC                                  
           , S1.cds       AS CDS
           , SUM(S1.NBR)  AS NBR                                  
      FROM  (SELECT cd_camp AS CDC                                
                  , sexe    AS CDS 
                  , case when cd_error = 'delivered' then 1 else 0 end   AS NBR                                
             FROM ma_table) AS S1                                    
      GROUP BY CDC, CDS                                               
     ) AS T1                                                     
INNER JOIN                                                       
     (SELECT COUNT(*) AS TOT FROM ma_table) AS T2                    
ON 1=1

[Artemus24]

Salut à tous.

J'aimerais à travers une requête sql connaitre le taux de mail délivrés pour les hommes et les femmes par campagne.

Les explications sont pourtant simples à comprendre !

La solution est la fonction "avg()" qui calcul la moyenne.

Code :

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--------------
SET AUTOCOMMIT = 0
--------------
 
--------------
START TRANSACTION
--------------
 
--------------
DROP DATABASE IF EXISTS `base`
--------------
 
--------------
CREATE DATABASE `base`
    DEFAULT CHARACTER SET `latin1`
    DEFAULT COLLATE       `latin1_general_ci`
--------------
 
--------------
DROP TABLE IF EXISTS `retour_campagne`
--------------
 
--------------
CREATE TABLE `retour_campagne`
( `id`        integer  unsigned not null auto_increment primary key,
  `sexe`         char(01)       not null,
  `erreur`       char(11)       not null,
  `campagne`  varchar(255)      not null
) ENGINE=InnoDB
  DEFAULT CHARSET=`latin1` COLLATE=`latin1_general_ci`
  ROW_FORMAT=COMPRESSED
--------------
 
--------------
insert into `retour_campagne` (`sexe`,`erreur`,`campagne`) values
  ('H', 'undelivered', 'marketing 01'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 02'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 03'),  ('H',   'delivered', 'marketing 04'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 01'),  ('F',   'delivered', 'marketing 02'),
  ('H', 'undelivered', 'marketing 03'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 04'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 01'),  ('H', 'undelivered', 'marketing 02'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 03'),  ('H',   'delivered', 'marketing 04'),
  ('H', 'undelivered', 'marketing 01'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 02'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 03'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 04'),
  ('F',   'delivered', 'marketing 01'),  ('H',   'delivered', 'marketing 02'),
  ('F', 'undelivered', 'marketing 03'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 04'),
  ('F',   'delivered', 'marketing 01'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 02'),
  ('F',   'delivered', 'marketing 03'),  ('H',   'delivered', 'marketing 04'),
  ('F', 'undelivered', 'marketing 01'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 02'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 03'),  ('F',   'delivered', 'marketing 04'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 01'),  ('H', 'undelivered', 'marketing 02'),
  ('F', 'undelivered', 'marketing 03'),  ('H', 'undelivered', 'marketing 04'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 01'),  ('H', 'undelivered', 'marketing 02'),
  ('F',   'delivered', 'marketing 03'),  ('H',   'delivered', 'marketing 04'),
  ('H', 'undelivered', 'marketing 01'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 02'),
  ('H',   'delivered', 'marketing 03'),  ('F', 'undelivered', 'marketing 04')
--------------
 
--------------
select * from `retour_campagne`
--------------
 
+----+------+-------------+--------------+
| id | sexe | erreur      | campagne     |
+----+------+-------------+--------------+
|  1 | H    | undelivered | marketing 01 |
|  2 | F    | undelivered | marketing 02 |
|  3 | H    | delivered   | marketing 03 |
|  4 | H    | delivered   | marketing 04 |
|  5 | H    | delivered   | marketing 01 |
|  6 | F    | delivered   | marketing 02 |
|  7 | H    | undelivered | marketing 03 |
|  8 | F    | undelivered | marketing 04 |
|  9 | H    | delivered   | marketing 01 |
| 10 | H    | undelivered | marketing 02 |
| 11 | H    | delivered   | marketing 03 |
| 12 | H    | delivered   | marketing 04 |
| 13 | H    | undelivered | marketing 01 |
| 14 | F    | undelivered | marketing 02 |
| 15 | H    | delivered   | marketing 03 |
| 16 | F    | undelivered | marketing 04 |
| 17 | F    | delivered   | marketing 01 |
| 18 | H    | delivered   | marketing 02 |
| 19 | F    | undelivered | marketing 03 |
| 20 | F    | undelivered | marketing 04 |
| 21 | F    | delivered   | marketing 01 |
| 22 | F    | undelivered | marketing 02 |
| 23 | F    | delivered   | marketing 03 |
| 24 | H    | delivered   | marketing 04 |
| 25 | F    | undelivered | marketing 01 |
| 26 | F    | undelivered | marketing 02 |
| 27 | H    | delivered   | marketing 03 |
| 28 | F    | delivered   | marketing 04 |
| 29 | H    | delivered   | marketing 01 |
| 30 | H    | undelivered | marketing 02 |
| 31 | F    | undelivered | marketing 03 |
| 32 | H    | undelivered | marketing 04 |
| 33 | H    | delivered   | marketing 01 |
| 34 | H    | undelivered | marketing 02 |
| 35 | F    | delivered   | marketing 03 |
| 36 | H    | delivered   | marketing 04 |
| 37 | H    | undelivered | marketing 01 |
| 38 | F    | undelivered | marketing 02 |
| 39 | H    | delivered   | marketing 03 |
| 40 | F    | undelivered | marketing 04 |
+----+------+-------------+--------------+
--------------
select    campagne,
          sexe,
          sum(case erreur when 'undelivered' then 1 else 0 end) as 'undelivered',
          sum(case erreur when   'delivered' then 1 else 0 end) as  'delivered'
    from  retour_campagne
group by  campagne, sexe
order by  campagne, sexe
--------------
 
+--------------+------+-------------+-----------+
| campagne     | sexe | undelivered | delivered |
+--------------+------+-------------+-----------+
| marketing 01 | F    |           1 |         2 |
| marketing 01 | H    |           3 |         4 |
| marketing 02 | F    |           5 |         1 |
| marketing 02 | H    |           3 |         1 |
| marketing 03 | F    |           2 |         2 |
| marketing 03 | H    |           1 |         5 |
| marketing 04 | F    |           4 |         1 |
| marketing 04 | H    |           1 |         4 |
+--------------+------+-------------+-----------+
--------------
select    campagne,
          sexe,
          cast(avg(case erreur when 'undelivered' then 1 else 0 end) * 100 as decimal (6,3)) as 'undelivered',
          cast(avg(case erreur when   'delivered' then 1 else 0 end) * 100 as decimal (6,3)) as 'delivered'
    from  retour_campagne
group by  campagne, sexe
order by  campagne, sexe
--------------
 
+--------------+------+-------------+-----------+
| campagne     | sexe | undelivered | delivered |
+--------------+------+-------------+-----------+
| marketing 01 | F    |      33.333 |    66.667 |
| marketing 01 | H    |      42.857 |    57.143 |
| marketing 02 | F    |      83.333 |    16.667 |
| marketing 02 | H    |      75.000 |    25.000 |
| marketing 03 | F    |      50.000 |    50.000 |
| marketing 03 | H    |      16.667 |    83.333 |
| marketing 04 | F    |      80.000 |    20.000 |
| marketing 04 | H    |      20.000 |    80.000 |
+--------------+------+-------------+-----------+
--------------
select    campagne,
          cast(avg(case when sexe = 'H' and erreur = 'undelivered' then 1 else 0 end) * 100 as decimal (6,3)) as 'undelivered Homme',
          cast(avg(case when sexe = 'F' and erreur = 'undelivered' then 1 else 0 end) * 100 as decimal (6,3)) as 'undelivered Femme',
          cast(avg(case when sexe = 'H' and erreur =   'delivered' then 1 else 0 end) * 100 as decimal (6,3)) as   'delivered Homme',
          cast(avg(case when sexe = 'F' and erreur =   'delivered' then 1 else 0 end) * 100 as decimal (6,3)) as   'delivered Femme'
    from  retour_campagne
group by  campagne
order by  campagne
--------------
 
+--------------+-------------------+-------------------+-----------------+-----------------+
| campagne     | undelivered Homme | undelivered Femme | delivered Homme | delivered Femme |
+--------------+-------------------+-------------------+-----------------+-----------------+
| marketing 01 |            30.000 |            10.000 |          40.000 |          20.000 |
| marketing 02 |            30.000 |            50.000 |          10.000 |          10.000 |
| marketing 03 |            10.000 |            20.000 |          50.000 |          20.000 |
| marketing 04 |            10.000 |            40.000 |          40.000 |          10.000 |
+--------------+-------------------+-------------------+-----------------+-----------------+
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COMMIT
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SET AUTOCOMMIT = 1
--------------
 
Appuyez sur une touche pour continuer...

@ Escartefigue : pourquoi réinventer ce qui existe déjà ?

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