5分钟用WITH AS搭建数据分析原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个电商数据分析原型：1. 用户行为路径分析CTE 2. 转化漏斗CTE 3. RFM模型CTE。要求：支持上传CSV样本数据自动适配，生成可分享的临时URL，内置3种可视化图表切换功能。使用DeepSeek模型优化查询建议。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

5分钟用WITH AS搭建数据分析原型

最近在做一个电商数据分析项目时，发现WITH AS子句(Common Table Expression)真是个神器。它让我能在几分钟内快速搭建数据分析原型，验证各种业务假设，完全不需要动生产环境。今天就分享一下我的实战经验。

为什么选择WITH AS做快速原型

1. 即时验证：不需要创建临时表或视图，直接在一个查询中定义和使用中间结果
2. 逻辑清晰：把复杂分析拆分成多个逻辑块，每个CTE专注解决一个小问题
3. 零污染：所有操作都在内存中完成，不会对数据库产生任何实际影响
4. 可复用：定义好的CTE可以在同一个查询中多次引用

电商数据分析原型实战

我以电商场景为例，用三个典型分析场景展示WITH AS的威力：

1. 用户行为路径分析

先定义一个CTE来追踪用户在网站上的行为路径：

1. 从点击流数据中提取用户ID、行为类型和时间戳
2. 按用户分组并按时间排序
3. 使用窗口函数标记每个行为的序列号
4. 最后可以分析常见路径模式或异常路径

这个CTE的输出可以直观展示用户从浏览到加购再到支付的典型路径。

2. 转化漏斗分析

接下来构建转化漏斗：

1. 定义各关键步骤(如首页访问、商品详情页、加入购物车、支付)
2. 计算每个步骤的用户数
3. 计算步骤间的转化率
4. 可以按不同维度(如用户群体、时间段)细分分析

通过这个CTE，能快速发现转化漏斗中的瓶颈环节。

3. RFM用户分群模型

最后实现RFM模型：

1. 计算每个用户的最近购买时间(Recency)
2. 统计购买频率(Frequency)
3. 汇总消费金额(Monetary)
4. 对三个维度进行分箱处理
5. 组合得到最终的RFM分群标签

这个CTE的输出可以直接用于精准营销和个性化推荐。

平台带来的便利

在InsCode(快马)平台上做这个原型特别顺畅：

1. 直接上传CSV样本数据就能自动适配表结构
2. 内置的DeepSeek模型会智能优化查询建议
3. 一键生成可分享的临时URL，团队协作超方便
4. 三种可视化图表自由切换，分析结果一目了然

最让我惊喜的是部署体验，原本以为要折腾半天环境配置，结果点个按钮就搞定了：

整个过程从数据导入到分析完成，真的只要5-10分钟。这种快速验证想法的感觉太棒了，再也不用担心在正式环境做实验的风险了。如果你也需要快速验证数据分析思路，强烈推荐试试WITH AS和这个平台的组合。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个电商数据分析原型：1. 用户行为路径分析CTE 2. 转化漏斗CTE 3. RFM模型CTE。要求：支持上传CSV样本数据自动适配，生成可分享的临时URL，内置3种可视化图表切换功能。使用DeepSeek模型优化查询建议。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果