Sql刷题日志（day4）

一、笔试

1、cast：将一个数据类型的表达式转换为另一个数据类型

cast(expression as data_type)
--SELECT CAST('123' AS INT);

参数说明：

• expression：要转换的表达式或值
• data_type：目标数据类型，可以是整数、浮点数、字符串、日期等

2、dateadd：将指定的时间间隔添加到一个日期值上

dateadd(datepart,number,date)

参数说明：

• datepart：指定要添加时间间隔的日期部分，如 year、month、day、hour、minute 等
• number：指定要添加（或减去，如果是负数）的时间间隔数量
• date：指定要进行操作的日期时间表达式

二、面试

1、你说在销售运营这个岗位上会涉及到一些报表的出具，包括日报/月报等等这些工作，用到的工具除了EXCEL，像SQL这些用得到吗？

会用到，比如提取销售情况的时候，需要先用sql将数据从数据库中取出，在一些较复杂的场景中，会将提出的数据导入python中进行数据处理，然后再用excel产出。

2、选取订单量前1000的商品，并且选出每个商品订单量排名前100的销售渠道

--订单表a（sid：商品id；channel：销售渠道；amount：订单量）  
select 
    sid, channel 
from             
    (select 
        sid, sum(amount) as amt              
     from 
        a             
     group by sid) t1
join              
    (select 
         sid, channel, 
         row_number() over (partition by sid order by amount desc) as rk
     from 
         a) t2 
on 
    t1.sid = t2.sid  
where 
    rk <= 100 
order by 
    amt desc 
limit 1000

3、根据表找出每个用户得分最高的视频，得分相同时按照视频id选择最大的

表a：uid：用户id；d：视频id；score：得分

select
    uid,
    id,
    score
from
    (
        select
            uid,id,
            row_number() over(partition by uid order by score desc) as rk
        from
            a
    ) t
where
    rk=1

4、找出开播三分钟内无人进入的直播房间号

主播表a：upid：主播id；rid：直播间id；stime：开播时间

观众表b：uid：观众id；rid：进入的直播间id；intime：进入时间

--要找出最早进入直播间的观众进入时间与开播时间作对比
select 
    a.upid,a.rid 
from 
    a  
left join 
    (select b.rid,min(intime) as min_intime from b) c 
on 
    a.rid = c.rid  
where 
    a.stime < dateadd(minute,-3,c.min_intime) or c.min_intime is null     

5、SQL窗口函数、如何去重

在SQL中通常有三种方法能够实现去重的功能：

• DISTINCT 关键字 ：使用DISTINCT去重的方法很简单，在查询数据时在字段前增加DISTINCT关键字既可对字段内容进行去重。如下代码将输出table表中字段a和b的组合不重复的数据： SELECT DISTINCT a,b FROM table;
• GROUP BY关键字：使用GROUP BY进行去重的方法和DISTINCT类似，仅需在查询语句末端增加GROUP BY即可，而且能够对分组数据进行筛选。 SELECT a, b FROM table GROUP BY a, b; 
• 窗口函数：使用窗口函数进行去重时，比DISTINCT和GROUP BY稍微复杂些，可以采用窗口函数+over(partition by 去重字段)的方式。（去重方式如下： -- 窗口函数+over(partition by 去重字段)，其中窗口函数可采用row_number ）

6、说一说数据分析流程

数据分析通常包含以下七个步骤:

• 1.明确分析目的:明确需求，确定业务问题，并根据业务需求进行深度访谈
• 2.确定思路与制定计划:确定数据分析方法和框架，并制定详细计划
• 3.数据收集:通过调查问卷、API接口等渠道进行数据采集
• 4.数据处理:包括数据清洗、数据转换和数据提取计算
• 5.数据分析:对数据进行描述性分析、因果分析、预测分析
• 6.数据呈现:将数据可视化并制作数据报表
• 7.撰写报告:撰写数据报告，并提出合理的解决方案。需要注意的是，根据不同的分析任务，可能会增加一些特定步骤。

7、之前的经历中单品数据分析的经验丰富，但缺少平台分析经验，你认为字节小游戏平台分析需要涉及哪些指标？哪个是最重要的？为什么？

• 从游戏自身出发：核心玩法的参与度，游戏留存等； 
• 从游戏玩家出发：ARPU(Average Revenue Per User)，DAU(Daily Active Users日活跃用户数），留存率； 
• 从游戏性能出发：闪退率，卡顿率等。 
• 最重要的是游戏的渗透率，因为字节游戏主要依靠从字节跳动或今日头条引流用户，如何把内容用户转变为游戏用户，是字节游戏现在最重要的事情

8、你对数据分析的认知是什么，那你是如何学习数据分析的？（除上课外）

• 狭义的数据分析是利用合适的分析工具和方法，对收集来的数据进行分析整理，总结出所研究对象的内在规律得出有效结论的过程；
• 广义的数据分析应该是基于对业务的理解，发现业务中的问题和潜在增长点，形成分析思路，利用数据分析方法进行分析，得出结论和解决方案，协调各方并推动方案落地，解决问题，最终回到业务中去的完整闭环 
• 我是通过b站的课程学习Excel高阶函数的用法和bi工具的使用，并且在牛客刷一些SQL的题，找实习在实践中学习

9、你觉得数据分析应该具备的能力是什么

数据分析者应具备的能力包括：问题拆解能力、业务理解能力、数据挖掘能力等

• 数据分析师需要接触不同的业务，在学习新的业务中，我们需要快速学习能力，来提高我们工作的效率；
• 数据化思维能够帮助数据分析师提高数据敏感度，对异常数据有敏感的识别能力；
• 业务逻辑化能力能够让我们与业务方沟通时更加顺畅，数据分析并非独立完成的，是需要与其他人协同产出的。

10、以往经历中，你是怎么做数据分析报表

• 在学校的学习中，主要使用Python和Excel产出可视化报表，所以我对这两项工具的使用也非常熟练。
• 在公司的实习中，主要使用Tableau和公司的报表平台，我也能够熟练的使用这两项工具，对于不同的平台也有较快的上手能力。 需要在回答中表现出自己的匹配能力，能够熟练使用数据分析工具，且对于陌生的工具有较快的上手能力。

11、数据分析必备哪些技能

• 数据处理技能：SQL、Excel、Python；
• 数据可视化技能：Python、Tableau、PPT；
• 沟通协调技能：与其他团队沟通，以及将数据分析结果呈现的能力。

12、你觉得数据分析师必备的素质；结合数据分析师的素质，给自己打个分，讲述扣分的理由

• 快速学习能力、数据敏感度和业务思维。
• 满分十分给自己七分。扣分主要在于自己接触业务，像实习经历这种会比较匮乏，缺乏一定的业务思维，但是我的学习能力较强，能够快速上手业务，对数据分析的工具掌握较熟练，所以勉强及格的水平，还需要进一步学习。

13、有哪些数据分析经历

• 按照自身简历情况，如果有实习经历，则回答自身实习中所做的，优先级：实验设计评估落地 -> 专题分析报告 -> 简单业务分析。
• 如果没有实习经历，则说自己的项目经历。

14、对做数据分析做了哪些准备

分理论学习、工具学习、业务学习三个层面进行回答。

• 理论学习：对数据分析所用的统计学理论、机器学习理论有较为全面的理解掌握。
• 工具学习：熟练掌握Sql、Python、Excel、Tableau等数据分析工具。 
• 业务学习：在人人都是产品经理、知乎、公众号阅读了大量数据分析的文章，并进行方法论总结。