用友u8，生产订单是哪个数据库表

用友数据库表名参照表

1 Accessaries 成套件表

2 AccInformation 帐套参数表

3 AdjustPVouch

4 AdjustPVouchs

5 Ap_AlarmSet 单位报警分类设置表

6 Ap_BillAge 帐龄区间表

7 Ap_Cancel 核销情况表

8 Ap_CancelNo 生成自动序号

9 Ap_CloseBill 收付款结算表

10 Ap_CtrlCode 控制科目设置表

11 Ap_Detail 应收/付明细帐

12 Ap_DigSet

13 AP_DispSet 查询显示列设置表

14 Ap_InputCode 入帐科目表

15 Ap_InvCode 存货科目设置表

16 Ap_Lock *** 作互斥表

17 Ap_MidExch

18 Ap_MyTableSet 查询条件存储表

19 Ap_Note 票据登记簿

20 Ap_Note_Sub 票据登记簿结算表

21 Ap_SstyleCode 结算方式科目表

22 Ap_Sum 应收/付总帐表

23 Ap_Vouch 应付/收单主表

您好，首先感谢您对中国电信的支持。根据您的描述，可能您原来已经下了一个订单但没有支付，您可以另外充值其他金额的话费（比如原来充值50，现在可以充值51或1000等）详情请登录网上营业厅查看。

安徽电信双11活动来了，老用户半价购机，新用户套餐三折！全场购机就送移动电源+360WIFI，还等什么赶快来抢吧。详情访问安徽电信网上营业厅。

需要进行以下步骤：

1、在3Shape软件里打开“订单管理器”。

2、点击“新建订单”，创建一个新的订单。

3、填写订单信息，包括患者姓名、牙医诊所信息、治疗方案等。

4、保存订单，并将其导出为一个XML文件。

5、打开数据库管理工具（如MySQLWorkbench），连接到您的数据库。

6、在数据库中创建一个新的表格或使用现有的表格来存储订单数据。

7、导入订单XML文件到表格中，将订单数据插入到数据库。

8、检查订单数据是否成功导入到数据库中。

天猫订单

本数据集共收集了发生在一个月内的28010条数据(2020-02-01到2020-02-29)，包含以下：

['订单编号', '总金额', '买家实际支付金额', '收货地址', '订单创建时间', '订单付款时间 ', '退款金额']

7个字段说明：

订单编号：订单编号

总金额：订单总金额

买家实际支付金额：总金额 - 退款金额（在已付款的情况下）。金额为0（在未付款的情况下）

收货地址：各个省份

订单创建时间：下单时间

订单付款时间：付款时间

退款金额：付款后申请退款的金额。如无付过款，退款金额为0

二、数据处理

1查看是否存在重复数据

由执行结果看出，不存在重复值，因此无需删除重复值

2查看是否存在空值

只有订单付款时间存在空值，订单创建后不一定付款，因此合理，数据不需要对空值进行处理。

三、数据分析

1查看哪些地区的人购买订单最多

根据统计结果发现，上海、广东、江苏、浙江、北京的购买订单在前五名，且占全部订单的43%

tableau图表展示各个省份的订单量，颜色越深，则订单量越多。几个重点省市的订单量较多，建议可以向这些重点城市的周边省市发展客户，这些省市的购买量可能已达饱和，但是其他城市仍然存在需求量。

2查看这一个月中每一天的下单量，发现月末的下单量最多

查看这一天中哪天的放弃付款率最高，发现月中的放弃付款率最高。

tableau展示这个月每一天的创建订单量与付款量，月末的订单量显著提升。推测2020年2月初正处于复工阶段，因此下单量较低。

查看在一天之中，哪个时间段的下单量最多，总体来说，晚上处于下单高峰期

查看一天24小时内，各个时间段的提交订单量和支付订单量，发现早上放弃付款的概率稍微高一点，但是一天之内的放弃付款率几乎相同。

tableau展示各个时间的创建订单量和付款订单量，符合人们晚上比较空闲，尤其是睡前更有空挑选需要购买的东西。根据用户下单高峰时间，建议商家可以在早上10点，下午2-4点，晚上8-10点之间进行营销活动。

3计算转化率

由结果可知，创建订单为100%，支付订单为8599%，订单成交为6767%，订单全额支付成交为6584%。从转化率来看，客户退款比例较大。

tableau图表展示漏斗图。由于天猫有七天无理由退换货的政策，因此难免会存在退货退款的现象，很多用户会抱着试试看的心态购买后确认是否合适，然后会进行相应的 *** 作，因此建议商家重点关注老客户，黏性高的老客户相对于抱着试试看心态的退货概率更低。另外，可以及时联系新客户接收反馈。另外，建议商家描述，商品描述信息尽量齐全并且与商品实际描述一致，退货带来的成本可能会比商品不卖出的成本更高。

4销售额在一个月中，也是月末销售额较高，基本与订单量走势一致

查看每天订单的退款/付款率，发现月初的退款率较高，推测与月初处于复工阶段，客户没有及时收到商品就退款了。

tableau展示这一个月中每天的退款率。

查看各个地区的退货率，与销售量并不一致，湖北和新疆的退款率很高，推测与疫情有关。

tableau展示各个地区的退款率。

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