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大数据分析现在贯穿在很多场景之中，比如电商中的用户画像分析，订单漏斗转化分析，用户喜好分析等等，在交易场景中应用是尤为广泛和重要的，交易是一件产品非常核心的环节，通过对交易数据的分析，可以大大的帮助提高产品成交率和成交量，当然这个分析也不是那么容易的，既要考虑业务侧的数据结构，也要考虑业务的实际需求，从而设计合理的交易数据模型，对数据做到详尽分析，并获得有用的结果。
下面讲一个具体的例子来说一说我是怎么做交易类的数据分析的。
首先基于的场景是客户签约合同，此合同可以废除重新签约，每次签约最终都只有一份合同和一个合同金额，不会记录历史的合同金额，但是在订单流水中会记录成交金额，现在要按月统计业绩，当然这里会有重新签约的场景，重新签约的话，不能按照完全的合同金额纪录，这样会影响最终的业绩，需要按照加减的方式，比如第一次签约一万，第二次签约两万，那么对于第二次的签约就是加一万，第三次又变为1.5万，那对上一次就是减少0.5万，这样最终算出的业绩就是1.5w，和第三次签约的金额一致，这样就可以按照这种方式计算每个月的业绩啦。
下面讲一下具体实现。
显示设计一张合同流水表，将每一个项目的合同额流水展示出来，第一次记得是1万，第二次记的是加1万，第三次记得是减0.5万，最终将三条数据加在一起就是1.5万，并且每次签约成功记1，就是成交量。
