文章目录

1. 淘宝
- 题目一
- 题目二（重点：漏斗转化率）
- 题目三（重点：复购率）
2. 腾讯
- 题目一（重点：留存率）
3. 字节
- 题目一
- 题目二
小结

注：时间内有限，可能有不少瑕疵，目前只看思路

1. 淘宝

题目一

表格描述：现有一张用户APP访问日志表(view_log),字段结构如下：
- user_id，用户注册时生成的ID
- page_name，页面名称
- viewtime，访问时间
- page_view_duration, 访问时长
问题描述：统计用户最后访问的页面信息，提取每日最后停留次数最多TOP10页面

解答

SELECT DISTINCT n.page_name
FROM (SELECT m.*, COUNT(page_name) OVER(PARTITION BY page_time ORDER BY viewtime DESC) cntFROM （SELECT *，RANK() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY page_time DESC) rkFROM view_log） m WHERE m.rk = 1) n  # 用户最后访问的页面信息
WHERE n.cnt <= 10

题目二（重点：漏斗转化率）

表格描述：现有一张用户APP访问日志表（view_log），表结构请参考面试真题1。
题目描述：用户下单需要经历以下几个步骤，打开APP-》商品详情页-》订单填写页-》支付成功页。请统计每天该漏斗的转换情况。
题目解答：

SELECT l2/l1, l3/l2, l4/l3
FROM
(
SELECT SUM(IF(page_name = 'l1'), 1, 0) l1,SUM(IF(page_name = 'l2'), 1, 0) l2,SUM(IF(page_name = 'l3'), 1, 0) l3,SUM(IF(page_name = 'l4'), 1, 0) l4
FROM view_log
GROUP BY page_time
) m

题目三（重点：复购率）

表格描述
表说明：现有一张订单支付表（order_info）,字段结构如下：
- user_id，用户注册时生成的ID
- orderid, 订单ID
- goodsid,商品ID
- paystatus,支付状态，退款，未支付，已支付
- paytime,支付时间
- order_amount,支付金额
- goods_num, 购买的商品件数
注意：一个订单可能包含多个商品ID，该表的主键为：orderid+goodsid
题目描述
用户下单后，第二次购买的时间间隔成为复购时间，请计算每日下单的用户平均复购时长？注意复购时长大于30天将直接记为流失用户，不参与复购时长计算，购买订单不包含未支付订单。

解答：
一时没写出来

SELECT AVG()
FROM
(
SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY paytime ASC) rk_paytime
order_info
) m
WHERE m.rk_paytime <= 2
...
...

这题需要用到 自连接，然后用 DATEDIFF（)选取两个值求差，并计算平均值。

2. 腾讯

题目一（重点：留存率）

表格描述
现有一张用户活跃表（user_acttive)

字段结构如下：

  date：日期user_id：用户IDdevice：设备类型active_score：活跃度

题目描述
问题①：请计算每日的用户次留存率
问题②：根据不同设备，按照用户活跃度进行排名，并输出每个设备活跃度TOP100的用户ID及活跃日期、活跃度。

题解
（1）求次日留存率

SELECT a.date, SUM(IF(b.user_id IS NOT NULL, 1, 0)) / COUNT(*) AS rate
FROM user_active a
LEFT JOIN user_active b
ON a.user_id = b.suer_idAND DATE_ADD(a.date, 1) = b.date
WHERE a.date != CURRENT_DATE # 最新一天的数据不参与计算
GROUP BY a.date;

小结：①使用表自连接 加上日期+1 关联匹配第次日信息，②并且当日数据不参与留存计算

与”复购率“的求解本质很类似，但是概念不同，注意区分。
（2）

SELECT m.user_id, m.date, m.active_score
FROM
(
SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY device ORDER BY active_score DESC) rk
) m
WHERE m.rk <= 100
GROUP BY m.device
ORDER BY m.active_score

3. 字节

题目一

题目描述
抖音电商平台，现有一张订单表（order_info），有以下字段：
```
  order_idgoods_idorder_amt
```
请统计销量金额前10的商品信息。

题解
错误解法：（忽略了可能存在重复 goods_id 的情况，分组对象也错误）

SELECT m.order_iid, m.goods_id, m.order_amt
FROM
(
SELECT *,RANK() OVER(PARTITION BY orderid ORDER BY order_amt DESC) rk
) m
WHERE m.rk <= 10;

正解：

SELECT n.order_id, n.goods_id, n.order_amt
FROM (SELECT m.*, RANK() OVER(PARTITION BY m.goods_id ORDER BY m.total_amt) rkFROM (SELECT order_id, goods_id, order_amt, SUM(order_amt) total_amt)FROM order_info GROUP BY goods_id) m     ) n
WHERE n.rk <= 10;

这题结合考察了窗口函数和聚合函数。

题目二

题目描述
现有一张用户登录表（user_login_log），请统计2021.9.1之前活跃过，但是9.1之后再也没有登录的用户。表结构如下：
```
  uiddt
```
题解

SELECT DISTINCT uid
FROM user_login_log
WHERE dt < '2021-09-01' AND uid NOT IN (SELECT uid FROM user_login_log WHERE dt > '2021-09-01')

另解：通过限制date的边界值均在目标日期之内

小结

大厂主要考察的的点主要是以下四点：

JOIN
聚合函数
窗口函数
列转换

钱三点已经各自单独总结，第四点暂时不管：

主要参考：

【数据分析岗】淘宝面试真题
【数据分析岗】腾讯面试真题
【数据分析岗】字节面试真题

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