무던히 하다보면 느는

리텐션 SQL 쿼리 작성하기 : N Day Retention1일차 재방문, 2일차 재방문,.. user count ! base : raw 데이터 깔끔하게 정리first_data : 유저별 첫 접속일 추출event_data : 유저별 하루당 하나의 접속 기록만 남김 (event_date 기준 deduplication)retain_base : 최초 접속일 기준 며칠 뒤 접속했는지 계산최종 select : n일 뒤 접속자 수 카운트[최종]with first_data as ( select user_pseudo_id , min(event_date) as first_date from advanced_app_logs where event_date between '2022-08-01' and '2022-11-03'..

2-3 년 전보다 문제 많아짐 !집계함수 / group by / join 위주로 풂. 선택과 집중 ~~ 열심히 dig in 🚀 (4월만 달랑 잔디있는거 웃김 ㅋㅋ) 해커랭크도 실버ㄹ 인프런에서 강의도 사서 들음하나는 완강 !! 나머지는 꾸준히 듣고 있당.지금 인프런 가면 30% 할인함 두둥 인스타나 유튜브에서 자주 접했던 데이터리안이랑 카일스쿨로 결제함. 입문하기도 좋고, 강의 퀄도 좋음 간혹 postgresql 이나 sqlite 관련 예제가 나오면직접 간단한 테이블 만들어서 mysql 구문으로 적용시켜 돌려보기도 했다 젭알 sql 코테 붙었으면 좋겠다,,간절한 제 소원 점 이루어주세요2주치만 들어주시려나그럼 안돼 암튼 기록 끝 📝

이전 글 너무 길어지고 이번 파트는 중요하다 보니 나눠서 씀 !!(3) Email Actions- 주간 단위로 "weekly_digest" 와 "reengagement_email" 의 전환 퍼널 분석을 수행오픈율 (open rate)클릭율 (ctr)reengagement 대한 전환율(open rate, click-through rate)-- mysql versionselect week , weekly_opens/cast(case when weekly_emails = 0 then 1 else weekly_emails end as float) as weekly_open_rate , weekly_ctr/cast(case when weekly_opens = 0 then 1 else weekly_ope..

WAU 하락 원인 분석(1) 주차별 활동 유저select date_sub(date(e.occurred_at), interval weekday(e.occurred_at) day) as week , count(distinct user_id) as weekly_active_userfrom tutorial.yammer_events ewhere e.occurred_at between '2014-04-28 00:00:00' and '2014-08-25 23:59:59'and e.event_type = 'engagement'group by weekorder by week date_sub(date(e.occurred_at), interval weekday(e.occurred_at) day) as week-> e..

(1) 각 user_id 마다 실험 기간 동안 몇 번의 send_message 로그가 발생했는지 계산실험기간 : 2014-06 한달간대조군과 실험군의 각 send message 비교- 실험배정 이후 유저의 행동확인, select ex.occurred_at- 각 user 마다 실험에 참여한 시각이 다르기에 occurred_at ~ 2014-06-30 23:59:59 event log 참고- events.occurred_at : 사용자가 실제로 어떤 행동을 한 시점 experiments.occurred_at : 사용자가 실험(A/B 테스트)에 배정된 시점을 의미더보기e.occurred_at between ex.occurred_at and '2014-06-30 23:59:59' events.occurred..

Customers Who Never OrderWrite a solution to find all customers who never order anything.Return the result table in any order.The result format is in the following example. result = customers[~customers['id'].isin(orders['customerId])][['name]]result = result.rename(columns={'name':'Customers'}) [Input]idname1Joe2Henry3Sam4MaxCustomers table idcustomerId1321Orders table[Output]CustomersHenryMax ..