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2024-08-09 09:52

北京大学数据分析师

题解 | #近一个月发布的视频中热度最高的top3视频#

# SELECT video_id#     ,ROUND((100*finish_rate#     +5*if_like_cnt#     +3*comment_id_cnt#     +2*if_retweet_cnt)/(1+no_play_day),0) AS hot_index# FROM (# SELECT video_id#     ,SUM(IF(TIMESTAMPDIFF(SECOND,start_time,end_time)>=duration,1,0))/count(start_time)  AS  finish_rate#     ,SUM(if_like) i...

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2024-08-09 09:20

北京大学数据分析师

题解 | #国庆期间每类视频点赞量和转发量#

with recursive t(dt) as (SELECT CAST('2021-10-01'as DATE)UNION allSELECT dt+ interval 1 dayFROM tWHERE dt<"2021-10-03"),t1 as (SELECT tag    ,date(start_time) dt_temp    ,SUM(if_like) like_cnt    ,SUM(if_retweet) retweet_cntFROM tb_user_video_log JOIN tb_video_info USING(video_id)GROUP ...

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2024-07-15 11:36

北京大学数据分析师

题解 | #异常的邮件概率#

SELECT date    ,ROUND(SUM(IF(type="no_completed",1,0))/COUNT(send_id),3)   FROM email eWHERE send_id IN (SELECT id FROM user WHERE is_blacklist=0)AND receive_id IN (SELECT id FROM user WHERE is_blacklist=0)GROUP BY date

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2024-07-02 14:05

北京大学数据分析师

题解 | #某乎问答最大连续回答问题天数大于等于3天的用户

# 请你统计最大连续回答问题的天数大于等于3天的用户及其等级（若有多条符合条件的数据，按author_id升序排序），以上例子的输出结果如下：# 先生成连续回答天数表# 连续问题:# 原理：就是等差数列问题，an=a0+nk # 首先对天数dense_rank  相当于nk# 任意天an 减去 nk （dense_rank  ） 都等于a0，就是a0组的连续天# 求连续3天以上，就是count分组字段为初始日期（就是a0的字段），在having过滤with t as (select distinct author_id       ,answer_date dt    ,dense_rank(...

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2024-07-02 13:41

北京大学数据分析师

题解 | #牛客直播各科目同时在线人数#

# 请你统计每个科目最大同时在线人数（按course_id排序)：# 最大同时在线问题，首先用union all 生成包含时间与行为的表，# 其中， 行为:进入为1，退出为-1，# 窗口函数分组求和，排序字段为时间，行为descwith t as (SELECT user_id,course_id,in_datetime dt,1 behaviorFROM attend_tbUNION allSELECT user_id,course_id,out_datetime dt,-1 behaviorFROM attend_tb ),t1 as(select course_id    ,sum(be...

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2024-07-02 13:29

北京大学数据分析师

题解 | #牛客直播各科目出勤率#

根据结果逆推，需要表格式 课程id，课程名称，在线时长10分钟及以上人数，报名总人数。WITH t AS(SELECT course_id,course_name,user_id    ,SUM(TIMESTAMPDIFF(MINUTE,in_datetime,out_datetime)) len_totalFROM course_tbLEFT JOIN attend_tb USING(course_id)GROUP BY course_id,course_name,user_idhaving SUM(TIMESTAMPDIFF(MINUTE,in_datetime,out_datetime)...

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2024-07-02 13:09

北京大学数据分析师

题解 | #牛客直播各科目平均观看时长#

# 请你统计每个科目的平均观看时长，提前进入等待时间不算，反复进出用户去重# （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。SELECT course_name    ,ROUND(SUM(len_course)/COUNT(DISTINCT user_id),2) avg_LenFROM (SELECT course_name    ,user_id    ,IF(CAST(LEFT(course_datetime,15) AS DATETIME)>=in_datetime,TIMESTAMPDIFF(MIN...

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2024-06-28 14:02

北京大学数据分析师

题解 | #某宝店铺连续2天及以上购物的用户及其对应的天数#

# 连续2天及以上在该店铺购物的用户及其对应的次数（若有多个用户，按user_id升序排序）# 连续几天，等差数列（按照日期排序，日期-排名=首次日期）with t as(# 每个用户行为日期，distinct去重当天重复行为，按用户分组按日期排序select distinct user_id    ,sales_date    ,dense_rank()over(partition by user_id order by sales_date ) rkfrom sales_tb),t1 as(# 连续登录的日期-排名=初始日期，# 因此按照用户和初始日期分组，按照行为日期重新dense_ra...

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2024-06-28 13:15

北京大学数据分析师

题解 | #某宝店铺动销率与售罄率#

#  动销率（pin_rate，有销售的SKU数量/在售SKU数量）    # 有销售的SKU数量，即为售出输数量    # 在售sku数量，即总sku-售出数量# 售罄率（sell-through_rate，GMV/备货值，备货值=吊牌价*库存数）# GMV商品交易总额with t1 as (select style_id    ,sum(tag_price*inventory) as through_rate    ,sum(inventory) as SKUfrom product_tbgroup by style_id),t2 as(select style_id    ,sum(sa...

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2024-06-28 12:32

北京大学数据分析师

题解 | #各城市最大同时等车人数#

# 问题：请统计各个城市在2021年10月期间，单日中最大的同时等车人数。# 重点在等待时间的理解： 三种等待情况：# 未顺利上车，无司机接单：等带时间为打车开始event_time-end_time ，order_id=null# 未顺利上车，有司机接单但司机取消：等带时间为打车开始event_time-finish_time，（order_id，finish_time有记录，其余字段设为null）。# 顺利上车，等待时间为从打车开始event_time-start_time# 用户开始打车时间容易找，结束时间根据不同情况对应不同字段。创建等车行为的时间表，城市，时间，等车行为（开始等车+1...

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2024-06-28 10:46

北京大学数据分析师

题解 | #工作日各时段叫车量、等待接单时间和调度时间#

#新知识点： 获取日期的星期几函数： dayofweek(date) 从周日开始[1,7]，weekday从周一开始[0,6]# 问题：统计周一到周五各时段的叫车量、平均等待接单时间和平均调度时间。 全部以event_time-开始打车时间为时段划分依据。# 对tb_get_car_record 的event_time进行划分：星期几、不同时段WITH time_table  as (SELECT order_id    ,dayofweek(event_time)-1 as weekday     #dayofweek从周日开始，不习惯，-1变成从周一开始    ,CASE     WHEN...

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2024-06-28 09:39

北京大学数据分析师

题解 | #国庆期间近7日日均取消订单量#

# 问题：请统计国庆头3天里，# 生成3天时间序列:with recursive t(dt) as (select cast('2021-10-01' as date)union allselect dt + interval 1 dayfrom twhere dt<'2021-10-03' )# 每天的近7日日均订单情况，#时间表左连接订单表，条件是datediff(dt,date(order_time)) between 0 and 6,t2 as(select dt,order_time,fare   from tleft join tb_get_car_order on date...

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2024-06-28 09:27

北京大学数据分析师

题解 | #每个城市中评分最高的司机信息#

# 问题：请统计每个城市中评分最高的司机平均评分、日均接单量和日均行驶里程数。# 注：有多个司机评分并列最高时，都输出。# 平均评分和日均接单量保留1位小数，# 日均行驶里程数保留3位小数，按日均接单数升序排序。# 找出符合条件的司机各类信息with  t as(select driver_id,order_id,order_time,mileage,grade,cityfrom tb_get_car_record join tb_get_car_order using(uid,order_id) )# 生成每个城市、司机的均分、日均接单、日均里程等信息表,t1 as(select city,...

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2024-06-28 09:06

北京大学数据分析师

题解 | #有取消订单记录的司机平均评分#

# 这道题学到的是排序问题，with rollup在表末尾追加，因此“先按driver_id升序输出，再输出总体情况”，可考虑在上一步中就按照driver_id排好序，最后一步在计算并添加with rollup。# 问题：请找到2021年10月有过取消订单记录的司机，with dr_id as (select driver_idfrom tb_get_car_orderwhere date_format(order_time,'%Y-%m')='2021-10'and start_time is null )# 这些司机订单情况,按driver_id升序输出，,or_in as (select...

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2024-06-27 20:43

北京大学数据分析师

题解 | #店铺901国庆期间的7日动销率和滞销率#

这个应该是更有逻辑的方法：# 倒推法根据题目，构造新表，包含字段如下：# 目标日期（十一3天），上线产品id，七天内销售产品id（无则null），七天内有销售的日期（辅助查看，不必要）# 创建目标时间序列，利用recursive迭代函数、cast(exp as data_type)with recursive t1(dt) as(select cast('2021-10-01' as date)union allselect dt + interval 1 day       #根据需求定义日期增长公式from t1where dt<'2021-10-03')          #设置条...

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