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数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)难度系数:1星考核点:单表处理类问题当日活跃用户,ds uid为唯一key,每个用户每日仅有一条数据。表结构如下:【购物消费流水表】ubs_sales_di当日用户消费详细数据,每一条代表用户购买一次商品,用户每日可购买多次商品。表结构如下:

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00 原始表介绍

以下面试题背景为电商类消费场景,其中包含「用户表」「购物消费流水表」两张。

【用户表】ubs_user_profile_di

当日活跃用户,ds uid为唯一key,每个用户每日仅有一条数据。表结构如下:

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(1)

【购物消费流水表】ubs_sales_di

当日用户消费详细数据,每一条代表用户购买一次商品,用户每日可购买多次商品。表结构如下:

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(2)

01 题目1

考核点:单表处理类问题

难度系数:1星

题目:计算20220501日,各年龄活跃用户数,筛选用户数>10000的年龄,并按照用户数降序排列。

输出样式

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(3)

考核代码:

select age count(*) as uv from ubs_user_profile_di where ds = '20220501' group by age having uv > 10000 order by uv desc ;02 题目2

考核点:多表关联类问题

难度系数:2星

题目:计算20220501日及往前90日,新用户每日人均消费金额,且保留2位小数(四舍五入)。

输出样式:

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(4)

考核代码:

select tmp1.ds as ds round(avg(money) 2) as money_per_user from --筛选用户 ( select ds uid from ubs_user_profile_di where ds between date_add('20220501' -90) and '20220501' and is_new = 1 )tmp1 inner join --关联用户消费情况 ( select ds uid sum(money) as money from ubs_sales_di where ds between date_add('20220501' -90) and '20220501' group by ds uid )tmp2 on tmp1.ds = tmp2.ds and tmp1.uid = tmp2.uid group by tmp1.ds ;03 题目3

考核点:嵌套类问题

难度系数:2星

题目:计算202205月中,用户消费天数分布,以及人均消费金额。

输出样式:

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(5)

考核代码:

select days avg(money) as money_per_user from ( select uid count(distinct uid) as days sum(money) as money from ubs_sales_di where substr(ds 1 6) = '202205' group by uid )tmp group by days ;04 题目4

考核点:窗口函数类问题

难度系数:3星

题目:计算20220501日,用户第一次购买的一级品类用户分布量级,按照量级降序排列。

输出样式:

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(6)

考核代码:

select category_first count(*) as uv from ( select uid category_first row_number()over(partition by uid order by report_time asc) as rank --分组排序 from ubs_sales_di where ds = '20220501' )tmp where rank = 1 group by category_first order by uv desc ;05 题目5

考核点:窗口函数类问题

难度系数:3星

题目:计算20220401至今,用户第一次购买与第二次购买相差天数,没有第二次购买则不输出。

输出样式:

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(7)

考核代码:

select uid ds as first_sales_day ds_next as second_sales_day datediff(to_date(ds_next 'yyyymmdd') to_date(ds 'yyyymmdd')) as date_diff from ( select ds uid row_number()over(partition by uid order by report_time asc) as rank --用于筛选首次 lead(ds 1 'NULL')over(partition by uid order by report_time asc) as ds_next --用户获取下次购买日期 from ubs_sales_di where ds >= '20220401' )tmp where rank = 1 and ds_next != 'NULL' ;06 题目6

考核点:留存/复购类问题

难度系数:4星

题目:计算20220401-20220430,每日用户量级、次日留存率、3日留存率、7日留存率。

输出样式:

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(8)

考核代码:

select ds count(*) as uv count(if(1_remain>0 1 null))/count(*) as 1_retention_rate count(if(3_remain>0 1 null))/count(*) as 3_retention_rate count(if(7_remain>0 1 null))/count(*) as 7_retention_rate from ( select user_now.ds as ds user_now.uid as uid count(if(datediff(to_date(user_after.ds 'yyyymmdd') to_date(user_now.ds 'yyyymmdd')) = 1 1 null)) as 1_remain --计算用户未来第1日是否能匹配上 count(if(datediff(to_date(user_after.ds 'yyyymmdd') to_date(user_now.ds 'yyyymmdd')) = 3 1 null)) as 3_remain --计算用户未来第3日是否能匹配上 count(if(datediff(to_date(user_after.ds 'yyyymmdd') to_date(user_now.ds 'yyyymmdd')) = 7 1 null)) as 7_remain --计算用户未来第7日是否能匹配上 from --当日用户 ( select ds uid from ubs_user_profile_di where ds between '20220401' and '20220430' )user_now left join --匹配用户未来是否来 ( select ds uid from ubs_user_profile_di where ds between '20220402' and '20220507' --注意时间 )user_after on user_now.uid = user_after.uid group by user_now.ds user_now.uid )tmp group by ds ;07 题目7

考核点:连续消费/登录类问题

难度系数:5星

题目:计算20220401至今,连续消费3日及以上的用户占比。

输出样式:

数据分析师sql笔试题及答案(7道数据分析面试题)(9)

考核代码:

select count(distinct if(ct>=3 uid null))/count(distinct uid) as 3days_uv_rate from --步骤4:计算用户每次连续消费的天数,例如:用户在0401开始连续3日、在0415开始连续2日 ( select uid base_ds count(*) as ct from --步骤3:计算基准时间,通过基准时间的数量判断连续几日消费,例如:用户在[0401、0402、0403消费],[rank为1、2、3],[计算的base_ds为0401往前1日、0402往前2日、0403往前3日,均为0331,则连续3日] ( select * date_add(ds -rank) as base_ds from --步骤2:按照用户消费日期升序排序 ( select * row_number()over(partition by uid order by ds asc) as rank from --步骤1:将用户每日多消费记录去重(单天多条会影响计算) ( select ds uid from ubs_sales_di where ds >= '20220401' group by ds uid )tmp1 )tmp2 )tmp3 group by uid base_ds )tmp4 ;

注意:针对该类问题,除了可以采用以上方式,还可以通过创建udf来实现,后面会针对udf/udtf/udaf做一期分享。

08 注意事项

最后和大家谈谈针对面试中遇到的SQL问题的关注点:

由于是面试,面试官重点关注的是思路,因此在忘记某些函数的情况下,可以将思路输出给面试官,函数是工具,可以随时查询,而思路才是你掌握这个知识的关键;另外,针对某些问题,如果你有多种解答方式,不要吝惜,全部输出给面试官,会是很好的加分项。


以上就是本期的内容分享

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