对已经产生的数仓数据做数据分析。根据app切换后台事件新增埋点，给出数据测试用例，包含测试点、预期结果。并给出hive SQL语句。

测试点：
1. 确认新增的埋点事件在切换后台时能够触发并记录数据。
2. 验证新增埋点事件的数据是否符合预期格式和内容。
3. 检查新增埋点事件数据的准确性和完整性。

预期结果：
1. 在切换后台时，新增的埋点事件应该能够被触发，并生成相应的记录。
2. 新增埋点事件的数据应包含必要的信息，例如时间戳、用户ID等，并且格式和内容应符合预期。
3. 新增埋点事件数据与其他相关数据（如应用使用时长、用户行为等）之间应该具有一致性和相关性。

Hive SQL语句：
假设新增埋点事件的数据被存储在名为"app_events"的表中，表结构包含字段：event_id, event_type, timestamp, user_id, app_version等。

以下是一个示例的Hive SQL语句，用于查询切换后台时触发的新增埋点事件数据：

SELECT *
FROM app_events
WHERE event_type = 'switch_to_background';

根据实际需求，你可以根据需要修改查询条件和返回的字段，以满足你的具体测试目的。同时，你还可以编写其他SQL语句来进行更详细的数据分析和测试。

相关问题

对已经产生的数仓数据做数据分析。根据app切换后台事件新增埋点，写出数据测试用例，包含测试点、预期结果。并给出hive SQL语句。

测试点：
1. 确认新增的埋点事件在切换后台时能够正确触发并记录数据。
2. 验证新增埋点事件的数据是否符合预期的格式和内容。
3. 检查新增埋点事件数据的准确性和完整性。

预期结果：
1. 在切换后台时，新增的埋点事件应该能够被正确触发，并生成相应的记录。
2. 新增埋点事件的数据应包含必要的信息，例如时间戳、用户ID等，并且格式和内容应符合预期。
3. 新增埋点事件数据与其他相关数据（如应用使用时长、用户行为等）之间应该具有一致性和相关性。

Hive SQL语句：
假设新增埋点事件的数据被存储在名为"app_events"的表中，表结构包含字段：event_id, event_type, timestamp, user_id, app_version等。

以下是一个示例的Hive SQL语句，用于查询切换后台时触发的新增埋点事件数据：

SELECT *
FROM app_events
WHERE event_type = 'switch_to_background';

根据实际需求，你可以根据需要修改查询条件和返回的字段，以满足你的具体测试目的。同时，你还可以编写其他SQL语句来进行更详细的数据分析和测试。

对已经产生的数仓数据做数据分析。根据app切换后台事件新增埋点给出数据测试用例，包含测试点、预期结果。并给出hive SQL语句。

测试点：
1. 确认新增的埋点事件在切换后台时能够触发并记录数据。
2. 验证新增埋点事件的数据是否符合预期格式和内容。

预期结果：
1. 在切换后台时，新增的埋点事件应该能够被触发，并生成相应的记录。
2. 新增埋点事件的数据应包含必要的信息，例如时间戳、用户ID等，并且格式和内容应符合预期。

Hive SQL语句：
假设新增埋点事件的数据被存储在名为"app_events"的表中，表结构包含字段：event_id, event_type, timestamp, user_id, app_version等。

以下是一个示例的Hive SQL语句，用于查询切换后台时触发的新增埋点事件数据：

SELECT *
FROM app_events
WHERE event_type = 'switch_to_background';

根据实际需求，你可以根据需要修改查询条件和返回的字段，以满足你的具体测试目的。