# 3/22 8:56 ~ 9:08 12min # 字段：level_cut，num # 暂且认为高质量回答可以重复 # # tb1：标记等级区间 with tb1 as( select author_id, case when author_level between 5 and 6 then '5-6级' when author_level between 3 and 4 then '3-4级' when author_level between 1 and 2 then '1-2级' els...

# 3/21 11：06 ~ # 字段：style_id、pin_rate、sell-through_rate # pin_rate动销率 = 有销售的SKU数量 / 在售SKU数量 # 其中在售sku数量 = 库存 - 已经出售的sku数量， 需要注意的一点是sku数量，不是sku种类噢！~ # sell-through_rate售罄率 = GMV / 备货值# 备货值 = 吊牌价*库存数 # tb1：计算在售sku数量（库存量-出售的sku数量） 【先求出售的sku数量，再左连接库存量】 with tb1 as( select style_id, sum(sales_num)...

# 3/21 11：06 ~ # 字段：style_id、pin_rate、sell-through_rate # pin_rate动销率 = 有销售的SKU数量 / 在售SKU数量 # 其中在售sku数量 = 库存 - 已经出售的sku数量， 需要注意的一点是sku数量，不是sku种类噢！~ # sell-through_rate售罄率 = GMV / 备货值# 备货值 = 吊牌价*库存数 # tb1：计算在售sku数量（库存量-出售的sku数量） 【先求出售的sku数量，再左连接库存量】 with tb1 as( select style_id, sum(sales_num)...

# 3.20 11：42 —— # 字段：折扣率 (GMV / 吊牌金额) with tb1 as( select item_id, sales_price, tag_price*sales_num as avg_price,tag_price from sales_tb left join product_tb using(item_id) ) select round(round(sum(sales_price)/sum(avg_price),4)*100,2) from tb1 # 此处用了总GMV / 总标价

# 3.16 9：50 - # 字段：维度：city、 max_wait_uv # 时间：2021年10月 # 同时等车人数： sum over？ 貌似 # 要标记 envent_time算作1， end_time算作-1 即退出 这题居然是用start_time作为这个退出打车时间？ 等车时间！！！ 噢！！ # 等车时间： 开始打车到上车时间 或者 开始打车到取消打车这部分时间 # tb1：候车时间需要用到event_time和start_time ， # 要构造一个time2的时间点，这个字段取order_time 和 start_time中的大值 with tb1 as(...

# 3.13 11:00- 11:40 # 字段：period、get_car_num、avg_wait_time、avg_dispatch_time # 时间：周一到周五 # 平均等待时间 # tb11：链接 with tb1 as( select order_id, case when hour(event_time)>=7 and hour(event_time)<9 then'早高峰' when hour(event_time)>=9 and hour(event_time)<17 then'工作时间'...

# 9：50 - 10：29 40min # 字段：city，driver_id，avg_grade，avg_order_num，avg_mileage # 最高评分并列输出 dense_rank? # tb1：链接 with tb1 as( select city,driver_id, # 平均评分 ? 直接用avg能否筛选掉null？ 不行的话得用sum/count(前者可行) round(avg(grade),1) as avg_grade, # 注意这里求的是日均数据 round(count(date(order_time))/coun...

# 9：50 - # 字段：city，driver_id，avg_grade，avg_order_num，avg_mileage # 最高评分并列输出 dense_rank? # tb1：链接 with tb1 as( select city,driver_id, # 平均评分 ? 直接用avg能否筛选掉null？ 不行的话得用sum/count(前者可行) round(avg(grade),1) as avg_grade, # 注意这里求的是日均数据 round(count(date(order_time))/count(distinct da...

# 24.3.5 9:08 —— 9:33 25min # 字段：city、avg_order_num、avg_income # 时间：2021-10-01 —— 2021-10-07 # tb1：链接 + 筛选 with tb1 as( select driver_id,city, date(finish_time) as dt,fare from tb_get_car_order left join tb_get_car_record using(order_id) where date(finish_time) >= '2021-10-01' ...

# 3.4 9:05- 826 # 字段：dt,sale_rate,unsale_rate # 时间：2021.10.01-2021.10.03 7日的动销率/滞销率(9.25-10.3) # 动销率 = 有销量商品 / 上架总商品数 # 滞销率 = 没有销量商品 / 上架总商品数 # tb1：链接 with tb1 as( select date(event_time) as dt,product_id from tb_order_detail left join tb_order_overall using(order_id) left join tb_product_inf...

# 3.4 8:40 - 8:55 15min # 字段：tag，retweet_cut，retweet_rate # 时间：近一个月 # tb1：链接 并筛选时间近一个月 hh with tb1 as( select tag,uid,video_id,date(start_time) as dt,if_retweet from tb_user_video_log left join tb_video_info using(video_id) where date(start_time) >= date_sub((select max(date(start_t...

# 821 # 10：45 - # 统计零食类商品中复购率top3高的商品 # 商品复购率 = 近90天内购买它至少两次的人数 ÷ 购买它的总人数 # 字段：product_id，repurchase_rate # tb1：链接 with tb1 as( select product_id, date(event_time) as dt, uid from tb_order_detail left join tb_order_overall using(order_id) left join tb_product_info using(product_id) ...