So stellen Sie sicher, dass die statistischen Daten in PHP korrekt sind

Das Beispiel in diesem Artikel beschreibt die von PHP implementierte statistische Datenfunktion. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die Details lauten wie folgt:

Statistik dient der Integration grundlegender Daten.

Mit SQL gibt es Gruppierung nach Funktion, Zählfunktion, Reihenfolge nach Funktion usw.

SQL führt eine statistische Analyse der gesammelten Daten durch.

Unter normalen Umständen müssen die nach der SQL-Verarbeitung erhaltenen Daten durch PHP-Logik organisiert werden.

Anzeige an der Rezeption in einem bestimmten Format. (Empfohlenes Lernen: PHP-Programmierung vom Anfänger bis zum Experten)

werden im Allgemeinen in Form von Arrays angezeigt, was auch dem Konzept der Datenstruktur entspricht.

Wenn man sich dieses Bild ansieht, ist die Grundstruktur wahrscheinlich

{Anzahl der Online-Zeilen, Gesamtzahl der erteilten Bestellungen, Gesamtzahl der Genehmigungen, Gesamtdurchschnitt pro Person, Gesamtgenehmigungsrate , {(Sitznummer 1, Jobnummer 1, Anzahl der erteilten Bestellungen 1, Anzahl der Sendungen 1, Auftragsgenehmigungsrate 1), (Agent 2, Jobnummer 2, Anzahl der Bestellungen 2, Anzahl der Sendungen 2, Auftragsgenehmigungsrate 2 )}}

Wenn Sie PHP verwenden, um die obige Struktur anzuzeigen, ist sie einfach zu handhaben.

Erstens die erstmalig verarbeiteten Daten über SQL abrufen

Unterschätzen Sie nicht die erstmalig verarbeiteten Daten, wenn sie gut verarbeitet werden.

SELECT a.user,count(order_id) as subcount,b.passcount,c.full_name from vicidial_order a LEFT JOIN 
(SELECT user,count(order_id) as passcount from vicidial_order where time > UNIX_TIMESTAMP('2015-11-7') 
and user_group = 'TeamOne' and verifysta = 'Y' GROUP BY user ) b on a.user = b.user LEFT 
JOIN vicidial_users c on a.user = c.user where time > UNIX_TIMESTAMP('2015-11-7') and 
a.user_group = 'TeamOne' GROUP BY a.user ;

SQL-Idee, klassifizieren Sie die Bestelltabelle und klassifizieren Sie sie nach Benutzer.

Ermitteln Sie die Gesamtzahl der Auftragseingänge count() für jede Person am Tag.

Erhalten Sie außerdem die Gesamtzahl der genehmigten Bestellungen für jede Person und filtern Sie nach „Wo“.

Verknüpfen und fragen Sie dann andere verwandte Daten ab.

Mit diesen Basisdaten können weitere verwandte Daten offengelegt werden.

Verarbeiten Sie die Erfassung über PHP, und die Variablen sollten klar benannt sein, was auch beim Lesen des Codes hilfreich ist.

$select_sql = "SELECT a.user,count(order_id) as subcount,b.passcount,c.full_name from vicidial_order a LEFT 
JOIN (SELECT user,count(order_id) as passcount from vicidial_order where time > UNIX_TIMESTAMP('".$today."') 
and user_group = '".$user_group."' and verifysta = 'Y' GROUP BY user ) b on a.user = b.user LEFT JOIN vicidial_users 
c on a.user = c.user where time > UNIX_TIMESTAMP('".$today."') and a.user_group = '".$user_group."' GROUP BY a.user ";
$rows = mysqli_query( $db_conn, $select_sql );
$row_counts_list = mysqli_num_rows( $rows );
if ( $row_counts_list != 0 )
{
  $i = 0;
  while($rs = mysqli_fetch_assoc( $rows )) // mysqli_fetch_assoc 获取键值数据   mysqli_fetch_field 获取一条数据 mysqli_fetch_fields 获取多组数据  mysqli_fetch_row
  {
    $outData['list'][$i]['user'] = $rs['user'];
    $outData['list'][$i]['full_name'] = $rs['full_name'];
    $outData['list'][$i]['subcount'] = $rs['subcount'];
    $outData['list'][$i]['passcount'] = $rs['passcount'];
    $outData['list'][$i]['passrate'] = round(($rs['passcount']/$rs['subcount'])*100)."%";
    $outData['all_subcount'] += $rs['subcount'];
    $outData['all_passcount'] += $rs['passcount'];
    $i++;
  }
  $outData['all_passrate'] = round(($outData['all_passcount']/$outData['all_subcount'])*100)."%";
  $outData['online_count'] = $row_counts_list;
  $outData['average_subcount'] = round($outData['all_subcount']/$outData['online_count'],1);
}

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo stellen Sie sicher, dass die statistischen Daten in PHP korrekt sind. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!