# 1、计算产品下每个用户的购买量，并按年龄段分组加和 with t1 as ( select product_id ,case when customer_age between 1 and 10 then '1-10' when customer_age between 11 and 20 then '11-20' when customer_age between 21 and 30 then '21-30' when customer_age between 31 and 40 then '31-40' when customer_age between 41 and 50 then ...

select t.product_id ,p.product_name ,total_sales_amount ,total_sales_quantity from ( select product_id ,sum(sales_amount) as total_sales_amount ,sum(sales_quantity) as total_sales_quantity ,dense_rank() over(order by sum(sales_quantity) desc) as rk from sales_records where year(sales_date) = '2024' ...

class Solution: def stopAtWho(self , a: List[int], m: int) -> int: # write code here k = 0 for i in range(m): # k = (k - a[k]) % len(a) # 下面的和上面一行等价 k = (k - a[k]) while k < 0: k += len(a) return k + 1

class Solution: def countLongestSubwayTime(self , t: List[int], s: List[int], x: int, y: int) -> int: # write code here # 计算x站到y站之间所有运行的时间和，不包含y站的运行时间。 # 因为下标-1，并且区间是左闭右开，所以是x-1到y-1之间 a = sum(t[x-1:y-1]) # 计算x站和y站之间所有的停留时间和，包含x站和y站 b = sum(s[x-1:y]) return a+b

# # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # 计算两个三维向量的点乘结果 # @param vector1 int整型一维数组 第一个向量 # @param vector2 int整型一维数组 第二个向量 # @return int整型 # class Solution: def dotTime(self , vector1: List[int], vector2: List[int]) -> int: # write code here res = 0 for i in range(len(vector1)): res += vector1[...

# 1、筛选合格的配送员 with t1 as ( select dr.staff_id ,sum(is_complaint)/count(distinct record_id) as c_rate from delivery_records dr left join delivery_staff ds on dr.staff_id = ds.staff_id where average_speed > 20 group by dr.staff_id ) select weather_type ,round(avg(delivery_time ), 2) as average_deliv...

# 一个注意点，计算avg的时候，else null 而不是else 0，因为0会使得分母变大。 with t1 as ( select o.zone_id ,z.zone_name ,count(case when date_format(order_time, '%Y-%m') = '2023-02' and (HOUR(order_time) BETWEEN 11 AND 13 OR HOUR(order_time) BETWEEN 18 AND 20) then order_id else null end) as peak_2023_02_delivered ,count(case ...

select c.customer_id ,c.customer_name ,ifnull(count(distinct o.order_id), 0) as feb_2024_order_count ,round(ifnull(sum(qty*price), 0), 2) as feb_2024_total_amount ,case when ifnull(count(distinct o.order_id), 0) = 0 then 0.00 else round(ifnull(sum(qty*price), 0)/count(distinct o.order_id), 2) end as...

with t1 as ( select class_id, count(student_id) as learners_enrolled from course_enroll_ group by class_id ), t2 as ( select class_id, count(distinct student_id) as learners_active_m, COUNT( DISTINCT CASE WHEN finished_flag = 1 THEN student_id else null END ) as finishers_m, sum(watch_minutes) as to...

select date_format(event_time, '%Y-%m') as month, sum(total_amount) as GMV from tb_order_overall where status in (1,0) and year(event_time) = 2021 group by 1 having sum(total_amount) > 100000 order by 2 ;

select t.player_id, p.username, p.level as current_level, case when p.level >=30 then '高阶玩家' else '新秀玩家' end as player_category, round(sum(cost), 2) as total_april_spending from transactions t left join players p on t.player_id = p.player_id where p.creation_date between '2025-03-01' and '2025-03...

# 1、筛选特定团队，并计算使用功能次数 with t1 as ( select fu.team_id, t.team_name, sum( case when feature_name = 'Advanced_Analytics' then 1 else 0 end ) as april_usage_count from feature_usage fu left join teams t on fu.team_id = t.team_id where fu.usage_timestamp between '2025-04-01' and '2025-04-30' and fu.featur...

with user_base as ( -- 基础用户：Pro用户 + Q1有登录 select distinct u.user_id, u.user_name from users u inner join user_events ue on u.user_id = ue.user_id where u.registration_date between '2025-01-01' and '2025-06-30' and u.plan_type = 'Pro' and date(ue.event_timestamp) between '2025-01-01' and '2025-03-31'...

# 1、查询完成了 “数据科学进阶” (course_id= 'DS-102') 课程的所有学员2025-03 with t1 as ( select distinct user_id from course_completions where completion_date between '2025-03-01' and '2025-03-31' and course_id = 'DS-102' ), # 2、计算平均星级 t2 as ( select cr.user_id, round(avg(rating), 2) as average_rating from content_revi...