SQL - Розширені аналітичні запити
Аналіз когорт, воронки, утримання, розрахунок KPI, pivot-запити, оптимізація
1Яка основна роль дати першої взаємодії (first touch date) в аналізі когорт?
Яка основна роль дати першої взаємодії (first touch date) в аналізі когорт?
Відповідь
Дата першої взаємодії дозволяє групувати користувачів у когорти на основі того, коли вони вперше взаємодіяли з продуктом. Така часова сегментація необхідна для порівняння поведінки груп користувачів, залучених у різні періоди, та виявлення тенденцій або змін продуктивності з часом.
2Яку віконну функцію слід використовувати для обчислення кількості днів між першою та останньою активністю користувача?
Яку віконну функцію слід використовувати для обчислення кількості днів між першою та останньою активністю користувача?
Відповідь
Функції FIRST_VALUE та LAST_VALUE з конструкцією OVER дозволяють отримати відповідно перше та останнє значення стовпця у визначеному вікні. У поєднанні з DATEDIFF або відніманням дат вони дозволяють обчислити тривалість активного життя користувача без потреби у множинних підзапитах.
3Як побудувати щомісячну таблицю утримання за допомогою SQL, використовуючи когорти на основі місяця реєстрації?
Як побудувати щомісячну таблицю утримання за допомогою SQL, використовуючи когорти на основі місяця реєстрації?
Відповідь
Побудова таблиці утримання вимагає спочатку ідентифікації когорти кожного користувача через DATE_TRUNC щодо дати реєстрації, а потім обчислення кількості місяців, що минули між когортою та кожною активністю. GROUP BY за цими двома вимірами та COUNT DISTINCT активних користувачів забезпечують повну таблицю.
Який SQL-підхід є найнадійнішим для аналізу 4-крокової воронки конверсії (відвідування → реєстрація → активація → покупка)?
Як обчислити щомісячний коефіцієнт відтоку в SQL для бази підписників?
+17 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Analytics
Google Sheets - Основи
Google Sheets - Розширені формули
SQL - Основи
SQL - Агрегації та групування
SQL - З'єднання
BigQuery - Основи
Data Cleaning - Очищення даних
KPI та бізнес-метрики
Описова статистика
Zapier та No-Code автоматизація
Принципи візуалізації даних
Python & Pandas - Основи
Google Sheets - Автоматизовані дашборди
SQL - Підзапити та CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - Розширені можливості
Data Modeling
Аналіз воронок і конверсії
Аналіз когорт і утримання
Google Tag Manager та трекінг
API та вебхуки
dbt - Основи
AB Testing та прикладна статистика
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Основи
dbt - Розширені можливості
Power BI - DAX та просунуті дашборди
Python Analytics - Розширений аналіз та ML
Опануй Data Analytics для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно