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官方题解 | #某滴出行8月和9月北京市的新司机数#

step1：将日期限定为8月、首次完成订单的时间为8月、地点在北京，查找所有不重复的司机数； step2：将日期限定为9月、首次完成订单的时间为9月、地点在北京，查找所有不重复的司机数； step3：将step1和step2的两表全连接。 SELECT DATE_FORMAT(dt,'%Y-%m')...

2021-10-19

0 412

官方题解 | #某滴出行9月各城市每天快车总流水#

step1：使用driver_id相等条件，将order_info_tb左连接driver_tb； step2：使用city_id相等条件，左连接city_tb; step3：限制条件为类型是快车、日期为2021年9月； step4：按照city_id、日期分组统计每天的流水数据； step5：按城...

2021-10-19

0 353

官方题解 | #某滴出行2021年9月各城市每天的快车订单量#

step1：使用driver_id相等条件，将order_info_tb左连接driver_tb; step2：使用city_id相等条件，左连接city_tb; step3：限制类型为快车，时间为9月，按city_id、日期分组统计数量即为快车订单量； step4：按城市编号、时间排序。 sele...

2021-10-19

0 351

官方题解 | #某滴出行9月各城市每天的司机数#

step1：使用city_id相等的条件，将driver_tb左连接city_tb； step2：限制日期范围为2021年9月，按照城市和日期分组，统计不重复用户的个数。 select city_name, dt, count(distinct driver_id) as driver_num FR...

2021-10-19

0 411

官方题解 | #小破站大会员最多同时有多少#

step1: 查找user_id，会员开始生效时间，并将开始生效时间记为tms，开始生效时，将tag标记为1； step2:查找user_id，会员生效结束日期，并将结束时间记为tms，结束生效时，将tag标记为-1； step3:将step1，step2中查找到的数据全连接； step4:利用窗口...

2021-10-19

0 683

官方题解 | #小破站9月上中下旬的用户充值数量#

step1: 筛选大会员开始生效日期在’2021-9-1‘和'2021-9-30'日之间的所有用户； step2: 增加新的列seg_date，根据开始生效日期将seg_date对应的数据标记为“上旬”，“中旬”，“下旬”； step3: 分组统计上中下寻对应的数据的个数。 SELECT seg_d...

2021-10-19

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官方题解 | #小破站会员2021年9月收入#

step1: 统计9月期间是会员的所有用户的均摊收入； step2: 9月期间是会员的所有用户中，若大会员生效开始日期小于9月1号将start_date设置为9月1号，否则，start_date等于begin_date。若大会员生效结束日期大于9月30号将stop_date设置为9月30号，否则，s...

2021-10-19

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官方题解 | #小破站9月新会员人数#

大会员生效开始日期在’2021-9-1‘和‘2021-9-31’日之间并且没在‘2021-9-1’之前出现过的不重复用户的个数即为9月份新会员的人数。 SELECT count(distinct user_id) as new_cnt FROM detail_list_tb WHERE begin_...

2021-10-19

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官方题解 | #微博每个用户历史中最大连续签到天数#

step1: 查找已签到的相关数据，按用户id进行分组，按签到日期排序后，对其依次编号； step2: 将日期减去编号后得到dif，按照user_id及dif进行分组，统计个数即为每个用户连续签到的天数； step3: 查找连续签到天数中的最大值； step4: 按user_id排序输出。 SELE...

2021-10-19

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官方题解 | #微博截止到某天每个用户已经连续签到的天数#

step1:按用户分组最近一次未签到日期； step2:当前日期减去最近一次未签到日期，即为连续签到的天数； step3:按用户id排序。 select t.user_id, datediff('2021-06-13', m_date) as continuous_days from ( selec...

2021-10-19

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