# SQL - Query analitiche avanzate (Data Analytics) > Analisi delle coorti, funnel, retention, calcolo dei KPI, query pivot, ottimizzazione - 20 domande da colloquio - Senior - [Domande da colloquio: Data Analytics](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio.md) ## 1. In un'analisi delle coorti, qual è il ruolo principale della data del primo contatto (first touch date)? **Risposta** La data del primo contatto consente di raggruppare gli utenti in coorti in base a quando hanno interagito per la prima volta con il prodotto. Questa segmentazione temporale è essenziale per confrontare il comportamento di gruppi di utenti acquisiti in periodi diversi e identificare tendenze o cambiamenti di performance nel tempo. ## 2. Quale funzione finestra dovrebbe essere utilizzata per calcolare il numero di giorni tra la prima e l'ultima attività di un utente? **Risposta** Le funzioni FIRST_VALUE e LAST_VALUE con clausola OVER consentono di ottenere rispettivamente il primo e l'ultimo valore di una colonna all'interno di una finestra definita. Combinate con DATEDIFF o sottrazione di date, permettono di calcolare la durata di vita attiva di un utente senza bisogno di sottoquery multiple. ## 3. Come costruire una tabella di retention mensile con SQL utilizzando coorti basate sul mese di registrazione? **Risposta** Costruire una tabella di retention richiede prima di identificare la coorte di ciascun utente tramite DATE_TRUNC sulla data di registrazione, quindi calcolare il numero di mesi trascorsi tra la coorte e ciascuna attività. Il GROUP BY su queste due dimensioni e un COUNT DISTINCT degli utenti attivi forniscono la tabella completa. ## Altre 17 domande disponibili - Per analizzare un funnel di conversione a 4 step (visita → registrazione → attivazione → acquisto), quale approccio SQL è il più robusto? - Come calcolare il tasso di churn mensile in SQL per una base di abbonati? Registrati gratis: https://sharpskill.dev/it/login ## Altri argomenti di colloquio Data Analytics - [Google Sheets - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-basics.md): 20 domande, Junior - [Google Sheets - Formule avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-advanced.md): 20 domande, Junior - [SQL - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-basics.md): 25 domande, Junior - [SQL - Aggregazioni e raggruppamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-aggregations.md): 20 domande, Junior - [SQL - Join](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-joins.md): 20 domande, Junior - [BigQuery - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/bigquery-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [Data Cleaning - Pulizia dei dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-cleaning.md): 20 domande, Junior - [KPI e metriche di business](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/kpis-metrics.md): 20 domande, Junior - [Statistica descrittiva](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/descriptive-statistics.md): 20 domande, Junior - [Zapier e automazione No-Code](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/zapier-automation.md): 20 domande, Junior - [Principi di data visualization](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-viz-principles.md): 20 domande, Junior - [Python & Pandas - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/python-pandas-basics.md): 20 domande, Junior - [Google Sheets - Dashboard automatizzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-dashboards.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Subquery e CTE](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-subqueries-ctes.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-window-functions.md): 20 domande, Mid-Level - [BigQuery - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/bigquery-advanced.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-modeling.md): 20 domande, Mid-Level - [Analisi di funnel e conversione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/funnel-analysis.md): 20 domande, Mid-Level - [Analisi delle coorti e retention](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/cohort-retention.md): 20 domande, Mid-Level - [Google Tag Manager e tracking](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/gtm-tracking.md): 20 domande, Mid-Level - [API e webhook](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/apis-webhooks.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/dbt-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [AB Testing e statistica applicata](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/ab-testing.md): 20 domande, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/looker-studio.md): 20 domande, Mid-Level - [Power BI - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/power-bi-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/dbt-advanced.md): 20 domande, Senior - [Power BI - DAX e dashboard avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/power-bi-dax.md): 20 domande, Senior - [Python Analytics - Analisi avanzata e ML](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/python-analytics-advanced.md): 20 domande, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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