主要信息  answer_tb如下（其中answer_date表示创作日期、author_id指创作者编号、issue_id指回答问题编号、char_len表示回答字数）;所有用户信息（author_date表示回答日期、author_id表示创作者id，answer_cnt表示回答问题个数），以上例子的输出结果如下 统计回答过教育类问题的用户里有多少用户回答过职场类问题  ​ 问题拆解 ​ 总体思路  连接问题信息表和回答信息表，取出回答教育类问题的用户的信息 分别取出两份相同的数据，找出同时含有职场类问题和教育类问题的用户的id去重统计  具体实现  通过issue_id连接answer_...

主要信息  answer_tb如下（其中answer_date表示创作日期、author_id指创作者编号、issue_id指回答问题编号、char_len表示回答字数）;所有用户信息（author_date表示回答日期、author_id表示创作者id，answer_cnt表示回答问题个数），以上例子的输出结果如下 统计11月份单日回答问题数大于等于3个的用户信息 ​  问题拆解 ​ 总体思路  11月份单日回答问题数，故需要对对用户和回答日期两个维度分组统计，先统计单日单用户回答数，过滤出相应条件的用户信息  具体实现  针对用户idauthor_id和回答日期answer_date同时分...

主要信息  author_tb如下(其中author_id表示创作者编号、author_level表示创作者级别，共1-6六个级别、sex表示创作者性别);answer_tb如下（其中answer_date表示创作日期、author_id指创作者编号、issue_id指问题编号、char_len表示回答字数）： 回答字数大于等于100字的认为是高质量回答，请你统计某乎问答高质量的回答中用户属于1-2级、3-4级、5-6级的数量分别是多少，按数量降序排列 ​  问题拆解 ​ 总体思路  题解要求返回回答问题用户的等级，拿到用户等级和回答题目用户的对应关系 针对用户等级分层标记为用户级别1-2级、...

主要信息  answer_tb（answer_date表示创作日期、author_id指创作者编号、issue_id表示问题id）： 请你统计11月份日人均回答量（回答问题数量/答题人数），按回答日期排序，结果保留两位小数 ​  问题拆解 ​ 总体思路  ** 11月份日人均回答量（回答问题数量/答题人数）** 日人均回答问题数量 = 根据时间分组，统计每天的回答问题数 答题人数：去重统计用户id  注：日人均不是直接求平均 具体实现  日人均回答问题数量 使用group by 根据回答日期answer_date分组统计COUNT 日人均答题人数 使用group by根据回答日期分组，去重 c...

思绪万千

主要信息  课程表course_tb如下（其中course_id代表课程编号，course_name表示课程名称）；行为表behavior_tb如下（其中user_id表示用户编号、if_sign表示是否报名、course_id代表课程编号）；上课情况表attend_tb如下（其中user_id表示用户编号、course_id代表课程编号、in_datetime表示进入直播间的时间、out_datetime表示离开直播间的时间） 请你统计每个科目的出勤率（attend_rate(%)，结果保留两位小数），出勤率=出勤（在线时长10分钟及以上）人数 / 报名人数，输出结果按course_id升序...

主要信息  课程表course_tb如下（其中course_id代表课程编号，course_name表示课程名称）；行为表behavior_tb如下（其中user_id表示用户编号、if_sign表示是否报名、course_id代表课程编号）；上课情况表attend_tb如下（其中user_id表示用户编号、course_id代表课程编号、in_datetime表示进入直播间的时间、out_datetime表示离开直播间的时间） 请你统计每个科目的出勤率（attend_rate(%)，结果保留两位小数），出勤率=出勤（在线时长10分钟及以上）人数 / 报名人数，输出结果按course_id升序...

主要信息  已知课程表course_tb（course_id代表课程编号，course_name表示课程名称）；attend_tb（user_id表示用户编号、course_id代表课程编号、in_datetime表示进入直播间的时间、out_datetime表示离开直播间的时间）： 统计每个科目的平均观看时长（观看时长定义为离开直播间的时间与进入直播间的时间之差，单位是分钟），输出结果按平均观看时长降序排序，结果保留两位小数。 ​  问题拆解 ​ 总体思路  观看时长 = 离开直播间的时间 - 进入直播间的时间（分）  具体实现  时间相减需要使用UNIX_TIMESTAMP函数把两个时间都...

主要信息  已知课程表course_tb如下（course_id代表课程编号，course_name表示课程名称）；上课情况表attend_tb如下（其中user_id表示用户编号、course_id代表课程编号、in_datetime表示进入直播间的时间、out_datetime表示离开直播间的时间） 请你统计直播开始时（19：00），各科目的在线人数，以上例子的输出结果为（按照course_id升序排序） ​  问题拆解 ​ 总体思路  统计在线用户数，过滤出19：00开播时候在线用户数，注：19：00为开播时间可以存在多个 登出时间 => 在线人数时间 >= 登陆时间 ​  ...

主要信息  已知课程表course_tb（其中course_id代表课程编号，course_name表示课程名称）；用户行为表behavior_tb如下（if_vw表示是否浏览、if_sign表示是否报名、course_id代表课程编号） 请你统计每个科目的转换率（sign_rate(%)，转化率=报名人数/浏览人数，结果保留两位小数）。 注：按照course_id升序排序。 ​  问题拆解 ​ 总体思路  转化率=报名人数/浏览人数，报名人数 = 求和报名的人数(if_sign), 浏览人数 = 求和浏览的人数(if_vw) 计算结果返回course_name，和科目转化率，按照course...

主要信息  sales_tb（sales_date表示销售日期，user_id指用户编号） 求用户连续下单次数  问题拆解 总体思路  如何判断是否连续：是否连续例如1月10号、1月11号、1月12号、1月14号，行数分别为1、2、3、4，日期数-行数分别为1月9号、1月9号、1月9号、1月10号，可知道日期数-行数相同则为连续的天数 基于是否连续判断是否连续大于一定天数  具体实现  根据user_id分组并根据日期排序sales_date，对用户购买记录标记行号rn 使用每一行的日期时间减去该行的行号res，统计根据res值分组存在（group by having）连续连天以上的user_...

主要信息  产品情况表product_tb（item_id指某款号的具体货号，style_id指款号，tag_price表示标签价格，inventory指库存量）；销售数据表sales_tb（sales_date表示销售日期，user_id指用户编号，item_id指货号，sales_num表示销售数量，sales_price表示结算金额）： 请你统计每款的动销率（pin_rate，有销售的SKU数量/在售SKU数量）与售罄率（sell-through_rate，GMV/备货值，备货值=吊牌价* 库存数），按style_id升序排序  问题拆解 总体思路  求pin_rate = 有销售的SK...

主要信息  product_tb如下（其中，item_id指某款号的具体货号，tag_price表示标签价格）；sales_tb如下（其中，item_id指货号，sales_num表示销售数量，sales_price表示结算金额）： 请你统计折扣率（GMV/吊牌金额，GMV指的是成交金额）（折扣率保留两位小数）  问题拆解 总体思路  求统计折扣率，先求GMV，GMV即成交金额即实际销售额，即对销售额求和 求吊牌总额，吊牌总额=吊牌价格 * 销售数量，最后计算GMV/吊牌总额比率，并取有效数字  具体实现  GMV = SUM(sales_tb.sales_price) 销售总额 = sale...

主要信息  11月份销售数据表sales_tb（user_id指用户编号，sales_price表示结算金额）： 实际销售额：对sales_tb表sales_price求和 客单价(人均付费):为实际销售额/用户数（【注意对用户进行去重操作】），最后根据结果取两位有效数字  问题拆解 总体思路  求实际销售额，实际销售额=销售商品价格求和 实际销售额/去重的用户数，最后取有效数字  具体实现  实际销售额 = SUM(sales_tb.sales_price) 去重用户数 = COUNT(DISTINCT user_id)，先去重再统计出用户数量，实际销售额/去重用户数，并使用ROUND取两位...