题解 | #统计活跃间隔对用户分级结果#

统计活跃间隔对用户分级结果

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  • 主要思路:
    1. 参考前面几道题的思路,先建立用户活跃表(临时表,使用with...as (...)语句),记录每个用户的活跃时间。
    2. 分别计算出每个用户的最早登陆时间最近登陆时间以及总数据中的最近登陆时间
    3. 等级划分顺序,使用case when: (1) 先筛选出流失用户(与最近登陆时间间隔大于29天); (2) 再继续筛选出沉睡用户(与最近登陆时间间隔大于6天);(3) 进而筛选出新晋用户(与最早登陆间隔不小于7天); (4) 最后筛选出忠实用户。
    4. 分组汇总计算出各用户等级的数量以及总用户数量,再计算出比例,保留小数,排序。
with active_user_tb as (
    select uid, date(in_time) as dt
    from tb_user_log
    union all
    select uid, date(out_time) as dt
    from tb_user_log
)

select grade                               as usr_grade,
       round(count(uid) / max(usr_cnt), 2) as ratio
from (
         select uid,
                case
                    when datediff(recent, last_Date) > 29 then '流失用户'
                    when datediff(recent, last_date) > 6 then '沉睡用户'
                    when datediff(recent, first_date) <= 6 then '新晋用户'
                    else '忠实用户' end as grade,
                count(uid) over ()  as usr_cnt
         from (
                  select uid,
                         min(dt) as first_date,
                         max(dt) as last_date
                  from active_user_tb
                  group by uid
              ) as t
                  join (select max(dt) as recent
                        from active_user_tb) as t2
     ) as u
group by grade
order by ratio desc;
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刚刷到字节跳动官方发的消息,确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候,字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数,别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念?这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是,这次的资源分配非常精准:研发岗给了4800多个Offer,占比直接超过六成。说白了,字节今年还是要死磕技术,尤其是产品和AI领域,这对于咱们写代码的同学来说,绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了:整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了,不划水、正常干,每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届(2026年9月到2027年8月毕业)的同学来说,这不仅是实习,这简直就是通往大厂的快捷通道。不过,我也得泼盆冷水。坑位多,不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操,尤其是今年重点倾斜AI方向,如果你简历里有和AI相关的项目,优势还是有的。而且,转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的,进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结:&nbsp;27届的兄弟们,别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才,现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥,不如现在进去先占个工位,把转正名额攥在手里。
喵_coding:别逗了 50%转正率 仔细想想 就是转正与不转正
字节7000实习来了,你...
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