SQL - การคิวรีเชิงวิเคราะห์ขั้นสูง
การวิเคราะห์ cohort, funnel, retention, การคำนวณ KPI, การคิวรี pivot, การปรับให้เหมาะสม
1ในการวิเคราะห์ cohort บทบาทหลักของวันที่ติดต่อครั้งแรก (first touch date) คืออะไร?
ในการวิเคราะห์ cohort บทบาทหลักของวันที่ติดต่อครั้งแรก (first touch date) คืออะไร?
คำตอบ
วันที่ติดต่อครั้งแรกช่วยให้สามารถจัดกลุ่มผู้ใช้เป็น cohort ตามเวลาที่พวกเขาเริ่มโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ การแบ่งกลุ่มตามเวลานี้มีความสำคัญในการเปรียบเทียบพฤติกรรมของกลุ่มผู้ใช้ที่ได้มาในช่วงเวลาต่างๆ และระบุแนวโน้มหรือการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพตามเวลา
2ฟังก์ชัน window ใดที่ควรใช้ในการคำนวณจำนวนวันระหว่างกิจกรรมแรกและกิจกรรมสุดท้ายของผู้ใช้?
ฟังก์ชัน window ใดที่ควรใช้ในการคำนวณจำนวนวันระหว่างกิจกรรมแรกและกิจกรรมสุดท้ายของผู้ใช้?
คำตอบ
ฟังก์ชัน FIRST_VALUE และ LAST_VALUE พร้อมคำสั่ง OVER ช่วยให้สามารถดึงค่าแรกและค่าสุดท้ายของคอลัมน์ภายใน window ที่กำหนดได้ตามลำดับ เมื่อรวมกับ DATEDIFF หรือการลบวันที่ จะช่วยให้คำนวณอายุการใช้งานของผู้ใช้ได้โดยไม่ต้องใช้ subquery หลายตัว
3จะสร้างตาราง retention รายเดือนด้วย SQL โดยใช้ cohort ตามเดือนที่ลงทะเบียนได้อย่างไร?
จะสร้างตาราง retention รายเดือนด้วย SQL โดยใช้ cohort ตามเดือนที่ลงทะเบียนได้อย่างไร?
คำตอบ
การสร้างตาราง retention ต้องระบุ cohort ของผู้ใช้แต่ละคนผ่าน DATE_TRUNC บนวันที่ลงทะเบียนก่อน จากนั้นคำนวณจำนวนเดือนที่ผ่านไประหว่าง cohort และกิจกรรมแต่ละครั้ง GROUP BY บนสองมิติเหล่านี้และ COUNT DISTINCT ของผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่จะให้ตารางที่สมบูรณ์
ในการวิเคราะห์ funnel การแปลง 4 ขั้นตอน (เข้าชม → ลงทะเบียน → เปิดใช้งาน → ซื้อ) วิธีการ SQL ใดที่แข็งแกร่งที่สุด?
จะคำนวณอัตรา churn รายเดือนใน SQL สำหรับฐานสมาชิกได้อย่างไร?
+17 คำถามสัมภาษณ์
หัวข้อสัมภาษณ์ Data Analytics อื่นๆ
Google Sheets - พื้นฐาน
Google Sheets - สูตรขั้นสูง
SQL - พื้นฐาน
SQL - การรวมและการจัดกลุ่ม
SQL - Joins
BigQuery - พื้นฐาน
Data Cleaning - การทำความสะอาดข้อมูล
KPI และเมตริกทางธุรกิจ
สถิติเชิงพรรณนา
Zapier และระบบอัตโนมัติ No-Code
หลักการ Data Visualization
Python & Pandas - พื้นฐาน
Google Sheets - แดชบอร์ดอัตโนมัติ
SQL - Subquery และ CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - ฟีเจอร์ขั้นสูง
Data Modeling
การวิเคราะห์ Funnel และ Conversion
การวิเคราะห์ Cohort และ Retention
Google Tag Manager และการติดตาม
API และ Webhook
dbt - พื้นฐาน
AB Testing และสถิติประยุกต์
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - พื้นฐาน
dbt - ฟีเจอร์ขั้นสูง
Power BI - DAX และแดชบอร์ดขั้นสูง
Python Analytics - การวิเคราะห์ขั้นสูงและ ML
เชี่ยวชาญ Data Analytics สำหรับการสัมภาษณ์ครั้งถัดไป
เข้าถึงคำถามทั้งหมด flashcards แบบทดสอบเทคนิค แบบฝึกหัด code review และตัวจำลองสัมภาษณ์
เริ่มใช้ฟรี