Die modifizierten Datenbankspalten erlauben nun genauere Accountbegutachtungen für Influencerrecherchen, Suche nach Trendursprüngen und die folgenden Queries verdeutlichen die Anwendungsszenarien:

(1) User zu Location
SELECT location, username as Nutzer, Anz_Likes from(
Select location, username, sum(likes) as Anz_likes from locations GROUP BY username ) as my_table
where location like '%hotel%' order by Anz_Likes DESC

Diese Abfrage verschafft einen Überblick zu den Usernames. Hierbei werden die Beiträge den Locations zugeordnet und die Likes aufsummiert.
Aufgaben:
(a) Auflistung der Accounts, welche bei den Locations eventuell Trends setzen
(b) Auflistung der Influenceraccounts, welche an den Locations für Reichweite sorgen (können)

(2) Userbewertung – Basis
SELECT username as Nutzer, Anz_Likes from(
Select username, sum(likes) as Anz_likes from locations GROUP BY username ) as my_table order by Anz_Likes DESC

Diese Abfrage verschafft einen Überblick zu den Usern in Verbindung mit den aufsummierten Likes.
Aufgaben:
(a) Erste Grobrecherche

(3) User zu Location und Zeitfenster
SELECT location, username as Nutzer, Anz_Likes from(
Select location, erstellzeit, username, sum(likes) as Anz_likes from locations GROUP BY username ) as my_table
where (erstellzeit like '%.2016%') and (location like '%hotel%') order by Anz_Likes DESC

Diese Abfrage verschafft einen Überblick zu den Usernames. Hierbei werden die Beiträge den Locations zugeordnet, nach einem Zeitfenster gefiltert und die Likes aufsummiert.
Aufgaben:
(a) Auflistung der Accounts, welche bei den Locations eventuell Trends setzen
(b) Auflistung der Influenceraccounts, welche an den Locations für Reichweite sorgen (können)

Diese Abfragen lassen sich recht problemlos auf die Tagwolken umschreiben.
Die Rechercheoptionen werden zeitnah in den neuen Client überführt und via Reports in die Beratungsprojekte integriert.