题解 | #每天的日活数及新用户占比#

每天的日活数及新用户占比

http://www.nowcoder.com/practice/dbbc9b03794a48f6b34f1131b1a903eb

# 虽然嵌套的表有点多,但是从逻辑上来说自己觉得非常清晰:
# 1.计算用户第一次登录的时间
# 2.根据1计算每天的新用户数
# 3.计算每日活跃用户数
# 4.把每日活跃用户数和每天的新用户数做连接,连接条件是日期
# 5.计算新用户数/活跃用户数,因为连接的两个表里面都已经按照日期分组了,所以连接后的表不需要再分组了

select t2.dt,dau,ifnull(round(new_user/dau,2),0) uv_new_ratio
from(
    -- 每天的新用户数
    select dt,count(1) new_user
    from(
        -- 用户第一次登录时间
        select uid,min(date(in_time)) dt
        from tb_user_log
        group by uid)t
    group by dt
)t1
-- 因为有可能某天没有新用户数,因此要右连接
right join(
    -- 每日活跃用户数
    select dt,count(distinct uid) dau
    from(
        select uid,date(in_time) dt from tb_user_log  -- 先在里面date()
        union all
        select uid,date(out_time) dt from tb_user_log
    )t
    group by dt
)t2
on t1.dt=t2.dt


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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
面试官拷打AI项目都会问...
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