流量分析相关指标，每日相对简单，但需要补充的是uv(独立访客)，uv就是纯人数，不考虑访客的行为，使用相关的聚合函数即可得到每日流量分析

# 每日PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额
select     日期,
            sum(if(behavior_type = 'pv',1,0))as PV,
        count(distinct(user_id)) as UV,
        sum(if(behavior_type = 'pv',1,0))/count(distinct(user_id)) as 人均浏览量,
        sum(if(behavior_type = 'buy',1,0)) as 成交量,
        sum(if(behavior_type ='buy',amount,0)) as 成交额
from userbehavior_new
group by 日期;

每周流量分析需要考虑当只对星期聚合时，得到的是当前数据里该星期的所有日期，得到的数据没有实效性，所以，按照星期和日期进行分组后，得到当前日期和星期的数据，再将该表作为中间表，求平均值，便可以得到更有效的每周流量分析。

select  星期,
	avg(PV),
        avg(UV),
        avg(人均浏览量),
        avg(成交量),
        avg(成交额) 
from   (select  星期,日期,
		sum(if(behavior_type = 'pv',1,0)) as PV,
		count(distinct(user_id)) as UV,
		sum(if(behavior_type = 'pv',1,0))/count(distinct(user_id)) as 人均浏览量,
		sum(if(behavior_type = 'buy',1,0)) as 成交量,
		sum(if(behavior_type ='buy',amount,0)) as 成交额
	from userbehavior_new
	group by 星期,日期
	)as T
group by 星期;

同理也可以得到每小时的流量

# 每小时PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额
select  小时,
        avg(PV),
        avg(UV),#独立访客
        avg(人均浏览量),
	avg(成交量),
        avg(成交额) 
from (	select  小时,日期,
	sum(if(behavior_type = 'pv',1,0)) as PV,
	count(distinct(user_id)) as UV,
	sum(if(behavior_type = 'pv',1,0))/count(distinct(user_id)) as 人均浏览量,
	sum(if(behavior_type = 'buy',1,0)) as 成交量,
	sum(if(behavior_type ='buy',amount,0)) as 成交额
	from userbehavior_new
	group by 小时,日期
     ) as T
group by 小时;