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02-28 12:05

中南财经政法大学数据分析师

题解 | 统计商家不同会员每日访问人次及访问人数

with t as( #题目不够严谨，未考虑到访问时间和离开时间隔天的情况 select user_id, visit_time time from visit_tb union all select user_id, if(datediff(leave_time,visit_time) != 0,leave_time, 0 ) time from visit_tb ) select vip, count(*) visit_nums, count(distinct user_id) visit_users from t join us...

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02-28 11:44

中南财经政法大学数据分析师

题解 | 查询连续登陆的用户

with t1 as( select lt.user_id, date_format(log_time,'%Y-%m-%d') log_date, dense_rank()over(partition by lt.user_id order by date_format(log_time,'%Y-%m-%d')) drn from register_tb rt join login_tb lt using(user_id) ), t2 as( select user_id, log_date, date_sub(log_date,interv...

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02-28 11:10

中南财经政法大学数据分析师

题解 | 每个商品的销售总额

select p.name product_name, sum(quantity) total_sales, rank()over(partition by p.category order by p.category,sum(quantity) desc,p.product_id) category_rank from products p join orders o using(product_id) group by p.name, p.product_id,p.category #因为题目要求要按商品类别、还有商品id排序，所以要把这些也放到group by字...

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02-27 16:21

中南财经政法大学数据分析师

题解 | 推荐内容准确的用户平均评分

with t as(#先把推荐正确用户找出来，并去重，以防同一个用户多次推荐正确 select round(avg(score),3) avg_score from recommend_tb rt inner join user_action_tb uat on rt.rec_user = uat.user_id and rt.rec_info_l = uat.hobby_l group by uat.user_id ) select avg(avg_score) avg_score from t

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02-27 16:02

中南财经政法大学数据分析师

题解 | 统计所有课程参加培训人次

#数，的个数来判断 select sum((length(course) - length(replace(course,',','')))+1) staff_nums from cultivate_tb

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02-27 15:43

中南财经政法大学数据分析师

题解 | 查询连续入住多晚的客户信息？

with t as( select ct.room_id, ct.user_id, gt.room_type, datediff(checkout_time,checkin_time) days from checkin_tb ct left join guestroom_tb gt on ct.room_id = gt.room_id where checkin_time>= '2022-06-12' ) select user_id, room_id, room_type, days from t where days...

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02-26 17:28

中南财经政法大学数据分析师

题解 | 分析客户逾期情况

select pay_ability, concat(round(count(overdue_days)*100/count(pay_ability),1),'%')overdue_ratio from customer_tb ct left join loan_tb lt using(customer_id) group by pay_ability order by overdue_ratio desc

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02-26 17:14

中南财经政法大学数据分析师

题解 | 最长连续登录天数

with t1 as( #第一步，先按date排序，注意用dense_rank可以避免出现同一天多次登陆情况 select user_id, fdate, dense_rank()over(partition by user_id order by fdate) drn from tb_dau where fdate between '2023-01-01' and '2023-12-31' ), t2 as(#第二步，创建辅助列diff，用登陆日期减去第一步得到的排名，如果连续登陆，则diff相同 select user_id, fdate, ...

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2022-10-21 18:01

中南财经政法大学数据分析师

题解 | #博客地址修复#

select device_id, replace(replace(trim(blog_url),'http://','http:/'),'http:/','http://') blog_url from user_submit看了很多，感觉这样是最简单的操作了，先去除首尾空字符后，把所有正确的http://，都换成错误的http:/，然后再把http:/统一替换成http://。为什么要2步呢，因为如果第一步就http:/替换成http://，会把正确的http://也替换成http:///。

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