互联网大厂SQL笔试精华与深度分析

本资源是一份针对互联网大厂的SQL笔试题集，包含多个实际业务场景的题目，旨在考察应聘者的数据库查询和数据分析能力。以下是部分知识点详解： 1. Soul用户活跃度分析： - 题目涉及了活跃用户数的计算（2020年6月及7月不同时间段），以及单日登录次数大于等于5次的用户筛选，这要求应聘者对日期范围内的活跃用户计数和条件过滤有深入理解。 - T+1、T+3、T+7日留存分析，测试了应聘者对用户行为跟踪和时间序列数据处理的能力。 2. 微信-情人节红包流向： - 包括红包发送方用户基本信息缺失率的计算，可能涉及到关联查询和表的完整性分析。 - 拒收率、最受欢迎红包金额以及特定地区和用户群体红包数据的分析，要求应聘者具备跨表数据分析和分组统计的能力。 3. 京东电商购物漏斗： - 考察了转化率的计算，如展示到浏览、浏览到加购、加购到购买的比例，涉及SQL的多层聚合和百分比计算。 - 商品加购率、购买平均年龄和销量最多的区间分析，展示了对用户行为和商品热度的理解。 4. 滴滴订单呼叫分析： - 应答率和完单率的区别，以及呼叫时段的最高和最短应答时间，体现了对实时数据和时间序列数据的处理。 - 第二天继续呼叫的比例计算，要求应聘者理解用户行为的连贯性。 5. 货拉拉业务场景： - 禁止用户和司机比率的计算，考察数据清洗和异常值处理。 - 订单完成率、取消行为分析，显示了对业务流程和用户行为模式的洞察。 - 地区取消率和司机排名的查询，要求对地理位置数据的处理。 6. B站观看偏好分析： - 新增会员数的追踪，涉及日期范围内的累计计数。 - 用户观看高峰期的识别，可能需要对时间序列数据进行可视化或统计分析。 - 鬼畜区用户数量的统计，测试了对特定内容区域的数据挖掘能力。 通过这些题目，面试官期望应聘者能够熟练运用SQL语言，结合业务逻辑进行数据查询、筛选、汇总，并能解读和分析数据以支持业务决策。这不仅检验了技术技能，也考察了应聘者的问题解决能力和数据分析思维。