题解 | 分析客户逾期情况

分析客户逾期情况

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-- 从连接后的表中选择需要的列
SELECT
    -- 选择 customer_tb 表中的 pay_ability 列,该列可能表示客户的支付能力
    c.pay_ability,
    -- 计算逾期比率,使用 AVG 函数结合 CASE WHEN 语句来统计逾期情况
    -- case when l.overdue_days is null then 0 else 1 end 表示如果逾期天数为空,则视为未逾期,记为 0;否则视为逾期,记为 1
    -- AVG(case when l.overdue_days is null then 0 else 1 end) 计算逾期的平均比例
    -- round( 100 * AVG(case when l.overdue_days is null then 0 else 1 end),1) 将逾期比例乘以 100 并保留一位小数
    -- concat(round( 100 * AVG(case when l.overdue_days is null then 0 else 1 end),1), '%') 将计算结果转换为百分比形式
    concat(round( 100 * AVG(case when l.overdue_days is null then 0 else 1 end),1), '%') as overdue_ratio
FROM 
    -- 指定主表为 customer_tb,并使用别名 c
    customer_tb c
    -- 通过 customer_id 列将 customer_tb 表和 loan_tb 表进行内连接
    -- 确保只选择在两个表中都有匹配记录的客户信息
    JOIN loan_tb l
    ON c.customer_id = l.customer_id
-- 按照客户的支付能力进行分组
-- 以便对每个支付能力组内的数据进行聚合计算(如计算逾期比率)
GROUP BY c.pay_ability
-- 按照逾期比率降序排序结果
-- 使逾期比率高的支付能力组排在前面
ORDER BY overdue_ratio DESC;

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|| 先说下主播个人情况:211本,暑期实习之前有过一段中大厂的后端实习,暑期拿过腾讯的实习offer,综合考虑业务和语言最终去了美团。实习期间体感还是不错的,5月初去的,去了就一直急着要需求做,担心因为没有产出导致转正失败,在第二个星期就和mt透露我希望能够留用。虽然第一个由于美团新人landing的友好性基本没做什么需求,但是后面也写出了小2w行的代码量(不包含单测)。中期经常主动加班赶需求,经常持续一两个星期加班到10点甚至更后面。mt对我确实不错,也是言传身教,实习期间给我讲了很多关于单测,ddd,set化等的理解,也是受益匪浅,此外在做需求的时候,也能看出把比较有含金量的部分交给我做...
菜菜菜小白菜菜菜:我在字节实习了四个月,有转正的压力所以周末大部分也在公司自学,也是因为一些原因转正拖的很久,这个点还没答辩,过段时间才回去答辩。整个不确定性的焦虑贯穿了我的秋招三个月,我也曾经犹豫过是不是应该放弃转正走秋招更快,最后因为沉没成本一直舍不得放弃,前前后后七个月真的挺累的,尤其是没有来字节实习的同学已经校招拿到意向时更加焦虑。这段时间也跟mentor聊了很多次,他告诉我未来工作上或者生活上,比这些更头疼的事情会更多,关键还是要调整好自己的心态。转正没有通过从过程上来看其实跟你自身没太大的关系,拖了三个月不出结果显然是ld的问题,并且今年美团最近的开奖大家似乎都不是很乐观,所以不去也罢。我在字节实习的时候,6月份有一个赶上春招末期的25届同事刚面进来,也拿到了小sp的薪水。不要对这件事有太大的压力,时代的问题罢了
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09-22 15:45
门头沟学院 Java
谁给娃offer我给...:我也遇到了,我说只要我通过面试我就去,实际上我根本就不会去😁
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