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SQL练习记录

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2024-12-11 14:59

西南民族大学数据分析师

题解 | #最长连续登录天数#

WITH t1 AS ( SELECT user_id, fdate, RANK()OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY fdate) AS rk FROM tb_dau WHERE fdate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' ) SELECT user_id, MAX(cnt) AS max_consec_days FROM ( SELECT user_id, DATE_SUB(fdate, INTERVAL rk DAY) AS sdate, COUNT(1) AS cnt FROM t1 GROUP BY use...

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2024-09-23 21:52

门头沟学院数据挖掘

题解 | #2021年11月每天新用户的次日留存率#

【解题思路】 若是今天注册的用户明天也活跃，那么用活跃的时间减去1必有一天的日期与注册日期是同一天。 【第一步】获得有新用户注册的日期。 select uid ,min(in_time) as dt from tb_user_log group by uid; +-----+---------------------+ | uid | dt | +-----+---------------------+ | 101 | 2021-11-01 10:00:00 | | 102 | 2021-11-01 10:00:00 | | 103 | 2021-11-01 10:00:01 | | 104 ...

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2024-09-20 19:45

门头沟学院数据挖掘

题解 | #有取消订单记录的司机平均评分#

【思路一】 分别统计不同的结果，然后将结果union，但是不知道为啥只能过一半的实例【？？？？】 以下是错误写法！！！ with tb as (select driver_id ,grade from tb_get_car_order where date_format(order_time,'%Y-%m') = '2021-10' and driver_id in (select driver_id from tb_get_car_order where fare is null) and grade is not null ) (select driver_id ,round(avg(gr...

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2024-09-18 21:51

门头沟学院数据挖掘

题解 | #每篇文章同一时刻最大在看人数#

【问题分析】 对于不同的时间截点，有人登入有人登出，这个时候就存在一个同时在线人数高峰，我们要做的就是分作品找到这个时间高峰。 人数高峰时间不确定，其随着人的登入与登出在变动，登入人数增加，登出人数减少，一个自然的想法是对所有登入与登出时间编码，然后对时间截点分作品累加，然后再统计最大值出现的点即可。 【问题求解】 第一步：对登入与登出时间进行编码。 select artical_id ,in_time as time ,1 as person_diff from tb_user_log where artical_id <> 0 union select artical_id ,...

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2024-09-17 17:47

门头沟学院数据挖掘

题解 | #连续签到领金币#

【解题思路】 根据要求，直接思路应该是按照【用户和月份】进行分组求和即可，解题难点是连续签到的第3天和第6天可以额外领取金币，也就是其它天签到可以领取1枚金币，但是连续签到的第3天和第6天可以领取3枚和7枚金币。理想状态下，如果知道对应的签到日期是用户连续第几天签到，【再使用连续签到的天数%7得余数就可以了，当余数是3和0的时候，金币数量就是3和7，其它为1】。 【经典问题】问题：给你一堆日期，如何进行连续识别？ 对一组日期进行排序编号，然后用日期减去（或者加上）编号【date_sub/date_add(date,interval rk_num day)】，若日期是连续的，那么做减法或者加法得...

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2024-09-17 18:44

门头沟学院数据挖掘

题解 | #统计活跃间隔对用户分级结果#

【问题分析】 要统计的用户类型涉及两个日期：1、最近活跃日期last_dt；2、注册日期first_dt。其中对每个用户而言，最小的登入日期就是注册日期，而最近活跃日期就是最大登出日期。然后将以上日期与‘今天’日期做差就可以得到最近活跃与注册距离‘今天’的差，于是问题可以转换为： 忠实用户(近7天活跃过且非新晋用户)=last_dt_diff<7 and first_dt_diff>=7 新晋用户(近7天新增)=first_dt_diff<7 沉睡用户(近7天未活跃但更早前活跃过)=last_dt_diff>=7 流失用户(近30天未活跃但更早前活跃过)=last_dt...

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2024-09-17 16:08

门头沟学院数据挖掘

题解 | #每天的日活数及新用户占比#

【解题思路】 第一步：因为有的用户存在跨天登入登出，将被算在不同日期下的活跃用户，考虑到这一点，将out_time与in_time进行纵向拼接。使用union,这样可以获得不同日期下的活跃用户。 select uid ,date(in_time) as dt from tb_user_log union select uid ,date(out_time) as dt from tb_user_log  第二步：在每天的活跃用户中，有的是新加入的用户，这部分用户的特点是首次登入时间【最小登入时】和活跃时间相同。为了实现这部分用户的统计，可以直接先统计每个用户的注册时间，也就是最小登入时间，然后...

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2024-08-19 21:50

吉首大学张家界学院 Java

题解 | #最长连续登录天数#

WITH login_gaps AS ( -- 获取上一行数据日期 SELECT user_id, fdate, LAG(fdate) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY fdate) AS previous_fdate FROM tb_dau ), marked_logins AS ( -- 标识不连续的登录。 -- 不连续的登录意味着当前登录日期与前一次登录日期相差超过 1 天。我们可以为这种情况打一个标记。 SELECT user_id, fdate, CASE WHEN previous_fdate IS NULL OR DATEDIFF(fdate...

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