WITH t0 AS ( SELECT DISTINCT uid, date( in_time ) AS dt, min( date( in_time )) over ( PARTITION BY uid ) AS new_dt FROM tb_user_log UNION SELECT DISTINCT uid, date( out_time ) AS dt, min( date( in_time )) over ( PARTITION BY uid ) AS new_dt FROM tb_user_log ) SELECT dt, count(*) AS dau, round( sum( ...

SELECT author, MONTH, fans_growth_rate, sum( net_fans ) over ( PARTITION BY author ORDER BY MONTH ) AS total_fans FROM ( SELECT author, DATE_FORMAT( start_time, '%Y-%m' ) AS MONTH, ROUND( ( SUM( IF ( if_follow = 1, 1, 0 )) - SUM( IF ( if_follow = 2, 1, 0 ))) / COUNT(*), 3 ) AS fans_growth_rate, SUM(...

SELECT tag, sum( IF ( if_retweet = 1, 1, 0 )) AS retweet_cnt, round( sum( IF ( if_retweet = 1, 1, 0 ))/ count(*), 3 ) AS retweet_rate FROM tb_user_video_log u LEFT JOIN tb_video_info v ON u.video_id = v.video_id WHERE start_time BETWEEN ( SELECT DATE_SUB( max( start_time ), INTERVAL 30 DAY ) AS da F...

WITH t0 AS ( SELECT fdate, row_number() over ( PARTITION BY user_id ORDER BY fdate ) AS dt, user_id FROM tb_dau GROUP BY 1, 3 ), t1 AS ( SELECT fdate, DAY ( fdate )- dt AS cnt, user_id FROM t0 ) SELECT user_id, num AS max_consec_days FROM ( SELECT user_id, count( cnt ) AS num, row_number() over ( PA...

select * from ( SELECT month ( fdate ) AS month, ROW_NUMBER() over ( PARTITION BY MONTH ( fdate ) ORDER BY count(*) DESC,s.song_id ) AS ranking, song_name, count(*) AS play_pv FROM play_log p LEFT JOIN song_info s ON p.song_id = s.song_id LEFT JOIN user_info u ON u.user_id = p.user_id WHERE age BETW...

SELECT c.customer_id, customer_name, count( o.customer_id ) AS feb_2024_order_count, COALESCE ( sum( cnt ), 0 ) AS feb_2024_total_amount, round( COALESCE ( sum( cnt )/ count( o.customer_id ), 0 ), 2 ) AS feb_2024_avg_order_amount, min( order_date ) AS feb_2024_first_order_date, max( order_date ) AS ...

WITH t AS ( SELECT author_id, max( publish_ts ) AS fst FROM post GROUP BY 1 ) SELECT p.author_id, author_name, count(*) AS posts_30d, sum( like_cnt ) AS likes_30d, COALESCE ( round( sum( like_cnt )/ count(*), 2 ), 0 ) AS avg_likes_30d FROM post p LEFT JOIN author a ON p.author_id = a.author_id LEFT ...

WITH t0 AS ( SELECT z.zone_id, zone_name, sum( IF ( YEAR ( order_time )= 2023 AND MONTH ( order_time )= 2 AND (( HOUR ( order_time ) BETWEEN 11 AND 13 ) OR ( HOUR ( order_time ) BETWEEN 18 AND 20 )), 1, 0 )) AS peak_2023_02_delivered, sum( IF ( YEAR ( order_time )= 2024 AND MONTH ( order_time )= 2 A...

WITH t0 AS ( SELECT city, sum( loan_amount ) AS total_loan_amount, round( sum( loan_amount ) / count( DISTINCT customer_name ), 2 ) AS average_loan_amount, count( DISTINCT customer_name ) AS total_customers FROM customers c LEFT JOIN loan_applications l ON l.customer_id = c.customer_id GROUP BY city...

select product_id, product_name, category_id, sales_amount, profit_rate from ( SELECT p.product_id, product_name, category_id, sales_amount, round((sales_amount - cost_amount) / sales_amount, 2) AS profit_rate, row_number() over ( PARTITION BY category_id ORDER BY sales_amount DESC ) AS rk FROM prod...

SELECT product_id, product_name, q2_2024_sales_total, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category ORDER BY q2_2024_sales_total DESC) AS category_rank, supplier_name FROM ( SELECT p.product_id, product_name, category, SUM(CASE WHEN MONTH(order_date) IN (4,5,6) THEN total_amount ELSE 0.00 END) AS q2_2024_...

select product_category,age_group,total_sales_amount,round(total_sales_amount/sum(total_sales_amount) over(partition by product_category),2) as purchase_percentage from( SELECT category AS product_category, age_group, sum(quantity * price) AS total_sales_amount FROM products p LEFT JOIN sales s ON p...

with t0 as ( select p.product_id, unit_price * sum(quantity) as total_sales, unit_price, sum(quantity) as total_quantity, unit_price * sum(quantity) / 12 as avg_monthly_sales from products p left join orders o on p.product_id = o.product_id group by 1 order by 2 desc ), t1 as ( SELECT customer_id, p...