Báo cáo Cuối Kỳ Cơ sở dữ liệu: Phân Tích Dữ Liệu Doanh Số Bán Lẻ | Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

lOMoARcPSD| 45315597 lOMoARcPSD| 45315597 Mục lục 1 LỜI MỞ ĐẦU 4 2 ĐỀ TÀI NHÓM 5
2.1 Đề tài nhóm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.1 Đặt vấn đề
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1.2 Giới thiệu về chủ đề Retail Sales
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.3 Bài toán thực tế . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Thông tin cơ sở dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.1 Kích thước dữ liệu
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.2 Thông tin các bảng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.3 Sơ đồ (diagram) của cơ sở dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.4 Chuẩn hóa dữ liệu
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.5 Chuẩn BCNF (Boyce–Codd Normal Form) . . . . . . . . . . . . . . . 33
3 TRUY VẤN DỮ LIỆU 35
3.1 Truy vấn thông tin của 100 sản phẩm có mô tả là ’cheese’ . . . . . . . . . . . . 35
3.2 Thống kê các mã giảm giá đã được áp dụng với sản phẩm thuộc loại ’cheese’ . 36
3.3 Lấy thông tin về hộ gia đình, mã sản phẩm và mã giảm giá đã áp dụng trong các
chiến dịch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.4 Phân loại các hộ gia đình dựa trên số ngày khác nhau thực hiện giảm giá . . . . 38
3.5 Xếp hạng tổng giá trị của các giỏ hàng đối với mỗi hộ gia đình . . . . . . . . . 39
3.6 Thống kê các sản phẩm bán chạy nhất theo mỗi danh mục (department) theo
thứ tự giảm dần . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.7 Tính tổng giá trị bán hàng của các sản phẩm "cheese" theo từng hộ gia đình và
tổng giá trị bán hàng của tất cả các danh mục cho từng hộ gia đình . . . . . . . 42
3.8 Tính tổng giá trị bán hàng của mỗi sản phẩm thuộc danh mục "cheese" và xếp
hạng các sản phẩm bán chạy nhất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.9 Lấy thông tin sản phẩm "cheese" với các mã giảm giá đã được sử dụng . . . . . 45
3.10 Tìm các hộ gia đình có số lượng mua hàng cao trong các loại ’cheese’ và ’milk’ lOMoARcPSD| 45315597
và tổng chi tiêu của họ
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.11 Phân loại và xếp hạng các hộ gia đình dựa trên số ngày họ sử dụng mã giảm giá 47
3.12 Lấy các sản phẩm có doanh thu lớn hơn tất cả các sản phẩm trong chiến dịch cụ thể
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.13 Lấy thông tin về hộ gia đình có giao dịch sản phẩm "cheese" và áp dụng mã
giảm giá trong các chiến dịch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.14 Xây dựng hàm tính tổng giá trị bán hàng của các sản phẩm thuộc một danh mục
cụ thể cho một hộ gia đình nhất định . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.15 Xây dựng hàm tính số ngày duy nhất một hộ gia đình sử dụng mã giảm giá . . 52
3.16 Xây dựng hàm tính toán sản phẩm bán chạy nhất (theo giá trị bán hàng) trong
một danh mục cụ thể trên tất cả các hộ gia đình
. . . . . . . . . . . . . . . . . 54 MI3090 - Lớp 150325
4 TỐI ƯU THỜI GIAN TRUY VẤN 57 4.1 Tối ưu qua Index
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.2 Tối ưu qua câu lệnh truy vấn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.3 Tối ưu qua kiểu dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.4 Tối ưu qua Partition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5 CẬP NHẬT DỮ LIỆU 63
5.1 PROCEDURE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.1.1 Tạo procedure insert cho bảng campaign_desc . . . . . . . . . . . . .63
5.1.2 Tạo procedure update cho bảng campaign_desc . . . . . . . . . . . . . 65
5.1.3 Tạo procedure delete cho bảng campaign_desc . . . . . . . . . . . . .67
5.2 Một số thủ tục mở rộng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.2.1 Thêm người dùng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.2.2 Tìm kiếm sản phẩm theo từ khóa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.2.3 Tìm kiếm top những sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.2.4 Thêm mã giảm giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.2.5 Kết hợp thủ tục . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 lOMoARcPSD| 45315597
5.3 Sử dụng vòng lặp và con trỏ để in dữ liệu từ bảng
. . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.4 Trigger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.5 Tổng hợp
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.6 TRANSACTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.6.1 TRANSACTION 1: Thêm sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.6.2 TRANSACTION 2: Cập nhật thông tin khách hàng . . . . . . . . . . . 84
5.6.3 TRANSACTION 3: Xóa 20 sản phẩm có doanh thu thấp nhất . . . . . 85
5.6.4 TRANSACTION 4: Thêm khách hàng (tránh trùng lặp) . . . . . . . . . 87
5.7 Đổ dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.7.1 Có được database mới bằng cách export database cũ ra, và import vào database mới
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.7.2 Đổ toàn bộ dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.7.3 Đổ 1 phần dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.8 Chủ đề mở rộng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5.8.1 Khám phá dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
6 ĐÁNH GIÁ TỔNG KẾT 97
6.1 Bài thuyết trình đã trình bày được: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
6.2 Nhóm em đã làm được . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
7 TÀI LIỆU THAM KHẢO 98 MI3090 - Lớp 150325 lOMoARcPSD| 45315597 lOMoARcPSD| 45315597 Chương 1 LỜI MỞ ĐẦU
Trong môn học cơ sở dữ liệu, chúng ta học cách xây dựng và tổ chức một tập dữ liệu có
cấu trúc, lưu trữ trên hệ thống máy tính và sử dụng chúng một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Chúng ta cũng học cách tạo các liên kết và quan hệ giữa các dữ liệu rời rạc để dễ dàng tìm
kiếm và sử dụng chúng khi cần thiết. Với kiến thức về cơ sở dữ liệu, chúng ta có khả năng xây
dựng và sử dụng một hệ thống dữ liệu có tổ chức, lưu trữ trên máy tính và tìm kiếm thông tin
một cách hiệu quả. Điều này đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý dữ liệu lớn trong thời
đại kỹ thuật số ngày nay.
Qua quá trình học tập và thực hành môn cơ sở dữ liệu, dưới sự hướng dẫn tận tâm của
thầy Nguyễn Danh Tú và nỗ lực tìm hiểu về các chủ đề liên quan, nhóm chúng em đã quyết
định lựa chọn chủ đề Retail Sales để làm việc và có cái nhìn tổng quan về cơ sở dữ liệu.
Chúng em đã thực hiện các thao tác với cơ sở dữ liệu Retail Sales, sử dụng hệ quản trị cơ
sở dữ liệu MySQL Workbench. Chúng em đã tạo và quản lý thông tin về sản phẩm, đơn hàng,
khách hàng và các dữ liệu liên quan khác. Điều này đã giúp chúng em hiểu hơn về cách tổ chức
và tương tác với cơ sở dữ liệu trong lĩnh vực bán lẻ và áp dụng kiến thức đó để thực hiện các
thao tác và truy vấn dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả.
Trong báo cáo này, chúng em sẽ trình bày tổng quan về vấn đề đã nghiên cứu, các kiến
thức đã vận dụng được áp dụng trực tiếp vào cơ sở dữ liệu mà chúng em chọn. Chúng em hy
vọng rằng báo cáo này sẽ phản ánh được quá trình nghiên cứu, thiết kế và triển khai của chủ
đề, đồng thời cung cấp cái nhìn tổng quan về cách bản thân em đã áp dụng những kỹ năng và
phương pháp học được từ môn học này.
Lời cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Danh Tú đã giảng dạy cũng như chỉ
bảo chúng em rất tận tình trong thời gian học vừa qua. Chúc thầy có thật nhiều sức khỏe để
tiếp tục công tác giảng dạy và nghiên cứu khoa học trong chặng đường sắp tới.
Em xin chân thành cảm ơn ! Chương 2 lOMoARcPSD| 45315597 ĐỀ TÀI NHÓM 2.1 Đề tài nhóm
2.1.1 Đặt vấn đề
Hiện nay, sử dụng các sàn thương mại điện tử đặt hàng hóa bán lẻ online từ khắp nơi trên
thế giới ngày càng trở nên phổ biến. Dưới đây là thống kê một số hình thức mua hàng của
người dân phổ biến hiện nay: Hình 2.1: Ảnh minh họa
Ngày nay như chúng ta thấy, hình thức bán hàng online ngày càng được ưa chuộng và phổ
biến rộng rãi hơn, vấn đề mua bán hàng hóa của người dân đã dần được cải thiện. Tuy nhiên,
tại các cửa hàng, nơi cung cấp sản phẩm có vấn đề cần giải quyết đầu tiên đó chính là về lưu
trữ, quản lý và truy vấn dữ liệu. Quản lý dữ liệu các đơn hàng bán lẻ là việc quản lý dữ liệu các
quy trình kinh doanh liên quan đến đơn hàng bán lẻ của doanh nghiệp. Quản lý đơn hàng bắt
đầu từ khi khách hàng đặt hàng và kết thúc khi họ nhận được đơn hàng đã đặt. Quản lý đơn
hàng cho phép một doanh nghiệp điều phối toàn bộ quá trình thực hiện - từ thu thập đơn
hàng, tồn kho và khả năng giao hàng đến khả năng cung cấp dịch vụ. Có thể thấy, quy trình
quản lý đơn hàng không chỉ quan đến nội bộ nguồn lực, cơ sở vật chất của công ty mà còn liên
quan đến các nhà cung cấp và hoạt động chăm sóc khách hàng. Vì thế, một hệ thống đơn hàng
có thể giúp kiểm soát chi phí và tạo doanh thu bằng cách tự động hóa các quy trình thủ công và giảm lỗi. lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
2.1.2 Giới thiệu về chủ đề Retail Sales
“Retail sales (Doanh số bán lẻ) là tổng số tiền mà người dân dùng để chi tiêu cho các sản
phẩm hàng hóa lâu bền và không lâu bền tại các cửa hàng bán lẻ trong một khoảng thời gian nhất định.”
Trong xã hội hiện đại ngày nay, việc bán lẻ đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế. Chúng
ta thường xuyên mua sắm hàng hóa và dịch vụ từ các cửa hàng, siêu thị, trang web bán hàng
trực tuyến và các nền tảng thương mại điện tử khác. Đối với người tiêu dùng, việc tìm kiếm và
mua sắm những sản phẩm và dịch vụ phù hợp là một phần quan trọng của cuộc sống hàng
ngày. Chúng ta thường dựa vào các thông tin về giá cả, chất lượng, đánh giá và khuyến mãi để
đưa ra quyết định mua hàng. Các cửa hàng bán lẻ cũng cần quản lý các thông tin về sản phẩm,
kho hàng, đơn hàng và khách hàng để vận hành một cách hiệu quả.
Một cơ sở dữ liệu thông minh có thể lưu trữ và tổ chức các thông tin này một cách hiệu
quả, giúp người quản lý bán lẻ dễ dàng kiểm soát và theo dõi doanh thu, tồn kho, lợi nhuận và
các chỉ số kinh doanh khác. Các thông tin này cũng có thể được phân tích và sử dụng để đưa
ra các quyết định chiến lược, định hướng bán hàng và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Đối với
người tiêu dùng, cơ sở dữ liệu bán lẻ cũng cho phép truy xuất thông tin về sản phẩm, giá cả,
khuyến mãi và đánh giá từ các cửa hàng khác nhau một cách nhanh chóng và thuận tiện. Người
tiêu dùng có thể tìm kiếm và so sánh thông tin để đưa ra quyết định mua hàng thông minh và tiết kiệm thời gian. lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
Hình 2.2: Các chức năng của hệ thống
Retail sales (Doanh số bán lẻ) là một trong những chỉ tiêu kinh tế quan trọng và đáng tin
cậy. Là một chỉ báo rất quan trọng, chỉ số Retail Sales có thể giúp các nhà kinh tế dự đoán
những thay đổi có thể xảy ra trong các xu hướng kinh tế trong tương lai. Doanh số bán lẻ có
thể cho biết liệu nền kinh tế nói chung có đang đi đúng hướng hay không. Khi doanh số bán lẻ
tăng mạnh, nền kinh tế đang mở rộng và GDP (tổng sản phẩm nội địa) ngày càng tăng. Khi
doanh số bán lẻ giảm là dấu hiệu nền kinh tế bắt đầu rơi vào suy thoái.
Dựa vào các dữ liệu mà chỉ số retail sales cung cấp, nhà đầu tư cũng như chủ các doanh
nghiệp có thể phân tích được:
• Sức khỏe tổng thể của một nền kinh tế hoặc một ngành hàng.
• Nhu cầu tiêu dùng của người tiêu dùng đối với các mặt hàng.
• Nền kinh tế đang trong giai đoạn mở rộng hay thu hẹp.
• Tỷ lệ thất nghiệp trong thời gian ngắn sắp tới.
• Xu hướng của các giá trị doanh số và lợi nhuận của một nền kinh tế, một doanh nghiệp,...
• Mức độ hoạt động của một ngành sản xuất cụ thể. lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
Hình 2.3: Quy trình quản lý đơn đặt hàng
Hình 2.4: Báo cáo doanh thu của cửa hàng lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
Hình 2.5: Đơn đặt hàng của một cửa hàng
2.1.3 Bài toán thực tế
Xét một CSDL của một siêu thị bán lẻ trong vòng 2 năm qua:
Mỗi hộ gia đình đến siêu thị đều được cấp cho một mã hộ gia đình, mỗi hộ gia đình sẽ cung
cấp (không bắt buộc) cho siêu thị thông tin về cá nhân như độ tuổi, thu nhập, tình trạng hôn
nhân của thành viên trong gia đình. Hơn nữa, các hộ gia đình cũng cung cấp về loại căn hộ của
gia đình, thành phần gia đình, quy mô gia đình, số lượng trẻ em trong gia đình.
Trong siêu thị sẽ có nhiều cửa hàng có nhiều loại hàng hóa, kiểu hàng hóa, kích thước, nhà
cung cấp khác nhau đến từ các thương hiệu khác nhau, rất đa dạng cho khách hàng chọn lựa
hàng hóa phù hợp với nhu cầu của mình. Mỗi sản phẩm cũng được gắn cho một loại mã sản phẩm
để thuận tiện cho siêu thị quản lý cũng như trong quá trình thanh toán.
Để kích cầu, tăng doanh thu cho mình, dựa trên nhu cầu mua sắm của khách hàng, siêu thị
đã tung ra thị trường nhiều loại mã ưu đãi phù hợp với khách hàng bằng các chiến dịch với các
loại chiến dịch khác nhau, trong một khoảng thời gian nào đó cũng như giảm giá cho khách
hàng thân thiết. Khách hàng sẽ được giảm giá một số tiền nhất định của theo số lượng sản
phẩm mua vào ngày trong chiến dịch khi dùng mã ưu đãi đúng sản phẩm. lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
2.2 Thông tin cơ sở dữ liệu
Hình 2.6: Cơ sở dữ liệu The Complete Journey
2.2.1 Kích thước dữ liệu
Bộ dữ liệu về đơn hàng bán lẻ trực tuyến
• Tên bộ dữ liệu: The Complete Journey Dataset
• Mô tả: Bộ dữ liệu chi tiết về đơn hàng bán lẻ trực tuyến trên toàn cầu
• Nguồn: https://www.dunnhumby.com/source-files/ • Kích cỡ:228 MB • Số bảng: 7 bảng
Bộ dữ liệu bao gồm thông tin giao dịch bán lẻ của một công ty với khách hàng cung cấp
thông tin theo từng hộ gia đình của khoảng 2500 gia đình. Dữ liệu bao gồm thông tin liên quan
đến quy trình kinh doanh của công ty cùng với thông tin nhân khẩu học, liên hệ tiếp thị,... mà khách hàng cung cấp. lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
2.2.2 Thông tin các bảng
• Bảng HH_DEMOGRAPHIC: Bảng này chứa thông tin nhân khẩu học của một phần hộ gia
đình. Do tính chất của dữ liệu, thông tin nhân khẩu học không có sẵn cho tất cả các hộ gia đình. Các thuộc tính Hình 2.7: Các thuộc tính Giải thích:
· HOUSEHOLD_KEY: Xác định duy nhất từng hộ gia đình
· AGE_DESC: Độ tuổi ước tính
· MARITAL_STATUS_CODE: Tình trạng hôn nhân (A - Đã kết hôn, B - Độc thân, U - Chưa xác định)
· INCOME_DESC: Thu nhập hộ gia đình
· HOMEOWNER_DESC: Chủ nhà, người thuê nhà, v.v
· HH_COMP_DESC: Thành viên trong gia đình
· HOUSEHOLD_SIZE_DESC: Số thành viên trong nhà từ 5 trở lên
· KID_CATEGORY_DESC: Số trẻ em trong nhà từ 3 trở lên Thông số bảng lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325 Hình 2.8: Thông số bảng
• Bảng TRANSACTION_DATA: Bảng này chứa tất cả các sản phẩm được các hộ gia đình mua
trong nghiên cứu này. Mỗi dòng trong bảng này về cơ bản giống với dòng trên biên lai của cửa hàng. Các thuộc tính Hình 2.9: Các thuộc tính Giải thích:
· HOUSEHOLD_KEY: Xác định duy nhất từng hộ gia đình
· BASKET_ID: Xác định duy nhất từng dịp mua hàng · DAY: Ngày giao dịch
· PRODUCT_ID: Xác định duy nhất từng sản phẩm
· QUANTITY: Số lượng sản phẩm mua trong chuyến đi
· SALES_VALUE: Số tiền nhà bán lẻ nhận được từ việc bán hàng lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
· STORE_ID: Xác định duy nhất từng cửa hàng
· COUPON_MATCH_DISC: Giảm giá được áp dụng do nhà bán lẻ áp dụng chính sách
đồng giá với phiếu giảm giá của nhà sản xuất (bên bán là bên trực tiếp thực hiện
việc giảm giá mà khách ko cần voucher gì cả)
· COUPON_DISC: Giảm giá được áp dụng do phiếu giảm giá của nhà sản xuất (khách
phải có phiếu giảm giá của NSX đến cửa hàng mới được giảm)
· RETAIL_DISC: Giảm giá được áp dụng do chương trình thẻ khách hàng thân thiết của nhà bán lẻ
· TRANS_TIME: Thời điểm trong ngày diễn ra giao dịch
· WEEK_NO: Tuần diễn ra giao dịch. Phạm vi 1 - 102 Thông số bảng
Hình 2.10: Thông số bảng
• Bảng CAMPAIGN_TABLE: Bảng này liệt kê các chiến dịch mà mỗi hộ gia đình trong nghiên
cứu nhận được. Mỗi hộ gia đình nhận được một loạt chiến dịch khác nhau. Các thuộc tính lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
Hình 2.11: Các thuộc tính Giải thích:
· HOUSEHOLD_KEY: Xác định duy nhất từng hộ gia đình
· CAMPAIGN: Xác định định duy nhất từng chiến dịch. Phạm vi từ 1 - 30
· DESCRIPTION: Loại chiến dịch (TypeA, TypeB, TypeC) Thông số bảng
Hình 2.12: Thông số bảng
• Bảng CAMPAIGN_DESC: Bảng này cung cấp khoảng thời gian mà chiến dịch chạy. Vì vậy,
mọi phiếu giảm giá nhận được như một phần của chiến dịch đều có hiệu lực trong những ngày nêu trong bảng này. lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325 Các thuộc tính
Hình 2.13: Các thuộc tính Giải thích:
· CAMPAIGN: Xác định định duy nhất từng chiến dịch. Phạm vi từ 1 - 30
· DESCRIPTION: Loại chiến dịch (TypeA, TypeB, TypeC)
· START_DAY: Ngày bắt đầu của chiến dịch
· END_DAY: Ngày kết thúc chiến dịch Thông số bảng
Hình 2.14: Thông số bảng lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
• Bảng PRODUCT: Bảng này chứa thông tin về từng sản phẩm được bán như loại sản phẩm,
nhãn hiệu quốc gia hoặc riêng và mã nhận dạng thương hiệu. Các thuộc tính
Hình 2.15: Đơn đặt hàng của cửa hàng Giải thích:
· PRODUCT_ID: Số xác định duy nhất từng sản phẩm
· DEPARTMENT: Nhóm các sản phẩm tương tự lại với nhau
· COMMODITY_DESC: Nhóm các sản phẩm tương tự lại với nhau ở mức thấp hơn
(nhóm nhỏ, danh mục con, phân loại cụ thể,...)
· SUB_COMMODITY_DESC: Nhóm các sản phẩm tương tự lại với nhau ở mức thấp
nhất (phân loại chi tiết nhất)
· MANUFACTURER: Mã liên kết các sản phẩm cùng nhà sản phẩm lại với nhau
· BRAND: Chỉ ra thương hiệu riêng hoặc thương hiệu quốc gia (bán trên toàn quốc hoặc quốc tế)
· CURR_SIZE_OF_PRODUCT: Chỉ ra kích thước bao bì (không áp dụng cho tất cả sản
phẩm) Thông số bảng lOMoARcPSD| 45315597 MI3090 - Lớp 150325
Hình 2.16: Thông số bảng • Bảng COUPON:
Bảng này liệt kê tất cả các phiếu giảm giá được gửi cho khách hàng như một phần của
chiến dịch cũng như các sản phẩm mà mỗi phiếu giảm giá có thể sử dụng được. Một số
phiếu giảm giá có thể đổi được cho nhiều sản phẩm. Một ví dụ là phiếu giảm giá cho bất
kỳ loại rau đông lạnh có nhãn hiệu riêng nào. Có một số lượng lớn sản phẩm có thể đổi phiếu giảm giá này.
Đối với chiến dịch TypeA, bảng này cung cấp nhóm phiếu giảm giá có thể có. Mỗi khách
hàng tham gia chiến dịch TypeA đã nhận được 16 phiếu giảm giá trong tổng số. 16 phiếu
giảm giá được lựa chọn dựa trên hành vi mua hàng trước đó của khách hàng. Việc xác
định 16 phiếu giảm giá cụ thể mà mỗi khách hàng nhận được nằm ngoài phạm vi cơ sở dữ liệu này.
Đối với chiến dịch TypeB và TypeC, tất cả khách hàng tham gia chiến dịch sẽ nhận được
tất cả các phiếu giảm giá liên quan đến chiến dịch đó. Các thuộc tính
Hình 2.17: Các thuộc tính