MySQL 売上データ分析チャレンジ

はじめに

ある小売店の店長が、在庫管理の意思決定を行うために売上データの分析を必要としています。あなたはデータベースアナリストとして、MySQL の集計関数（Aggregate Functions）とグループ化操作（Grouping Operations）を駆使し、主要な指標を算出する手助けをしてください。

カテゴリ別パフォーマンスの算出

店長は、各商品カテゴリのパフォーマンスを示すサマリーレポートを求めています。このレポートには、カテゴリごとの総販売数と総収益を含める必要があります。

タスク

• root ユーザーとして MySQL に接続する
• retail_store データベースを使用する
• 以下の条件を満たすクエリを作成する：
  • 商品カテゴリ（category）ごとにデータをグループ化する
  • カテゴリごとの総販売個数（units_sold の合計）を計算する
  • カテゴリごとの総収益を計算する
  • 結果を総収益の降順（大きい順）で並べ替える
• 実行結果を ~/project ディレクトリ内の category_sales.txt という名前のファイルに保存する

要件

• すべての操作は ~/project ディレクトリ内で実行すること
• クエリでは必ず GROUP BY を使用してカテゴリごとにグループ化すること
• 収益は units_sold（販売数）と unit_price（単価）を掛け合わせて算出すること
• 収益の値は小数点以下第 2 位で四捨五入（ROUND）すること
• 結果は収益の高い順に並べること
• 出力結果は ~/project/category_sales.txt に保存すること

例

正しいクエリを記述して結果を保存した後、以下のコマンドで出力を確認できます：

cat ~/project/category_sales.txt

+-------------+-------------+---------------+
| category    | total_units | total_revenue |
+-------------+-------------+---------------+
| Electronics |          35 |      13174.65 |
| Furniture   |          23 |       3519.77 |
| Appliances  |          10 |        799.90 |
+-------------+-------------+---------------+

まとめ

このチャレンジでは、MySQL の集計関数と GROUP BY 句を使用して売上データを分析する実習を行いました。合計値の算出、SQL クエリ内での算術演算、カテゴリ別のデータ集計、および結果のソートといったスキルを習得しました。これらの基本的な SQL スキルは、ビジネスレポートの作成や売上パフォーマンス指標の分析において不可欠なものです。