如何设计SQL查询来分析特定品牌的月度销售额变化？请提供相应的SQL查询语句。

为了分析特定品牌的月度销售额变化，我们需要编写一个SQL查询语句，该语句会联合品牌表（Brand）和月度销量表（Monthlysales），并根据品牌ID筛选数据。以下是具体操作步骤和SQL查询语句：

参考资源链接：[电商销售SQL面试题实战解析：数据统计与分析](https://wenku.csdn.net/doc/6401abd3cce7214c316e9a44?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要了解数据表结构和关系。品牌表（Brand）和月度销量表（Monthlysales）通过品牌ID（bid）关联。月度销量表记录了每个月、每个平台、每个品牌和品类的销售额。

接下来，编写SQL查询语句如下：

SELECT m.month, SUM(m.sales) AS total_sales
FROM Monthlysales m
JOIN Brand b ON m.bid = b.bid
WHERE b.name = '特定品牌名称'
GROUP BY m.month
ORDER BY m.month;

在这段SQL代码中，我们使用了`JOIN`来连接品牌表和月度销量表。通过`WHERE`子句筛选出特定品牌的记录，并按月份`GROUP BY`来计算每个月的总销售额。最后，我们使用`ORDER BY`子句按月份排序，以便更清晰地看到销售额随时间的变化趋势。

这个查询会返回一个按月份排序的销售额列表，可以帮助我们分析特定品牌的销售绩效，并识别出销售高峰期和低谷期，从而为销售策略提供数据支持。如果你希望进一步深化对电商销售数据分析的理解，我建议阅读《电商销售SQL面试题实战解析：数据统计与分析》。这篇文章通过实战题目深入探讨了电商销售数据的分析方法，涵盖了数据结构设计、关键查询编写和数据分析技巧，非常适合那些希望提升数据处理能力的专业人士。

参考资源链接：[电商销售SQL面试题实战解析：数据统计与分析](https://wenku.csdn.net/doc/6401abd3cce7214c316e9a44?spm=1055.2569.3001.10343)