更多數(shù)據(jù)分析思維、工具、實(shí)際項(xiàng)目和面試面經(jīng)文章請(qǐng)移步共粽號(hào)：【數(shù)據(jù)分析星球】。

01 寫在前面

無(wú)論你是剛畢業(yè)的職場(chǎng)小鮮肉、還是想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的小白玩家，只要想進(jìn)入數(shù)據(jù)分析的行業(yè)，都逃不過(guò)數(shù)據(jù)分析面試的考驗(yàn)，這里最重要也是最關(guān)鍵的一關(guān)就是SQL筆試了，不過(guò)不用擔(dān)心，結(jié)合作者6年+的工作和面試經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)全面地整理了數(shù)據(jù)分析面試中那些高頻出現(xiàn)的以及各大廠的SQL筆試題，學(xué)習(xí)了這些筆試題的常見(jiàn)套路和解法，把這些題目都刷一遍，在接下來(lái)的筆試中應(yīng)該可以一往無(wú)前，收割offer啦！

數(shù)據(jù)分析筆試中最常見(jiàn)也是最有難度的就是SQL窗口函數(shù)了，SQL窗口函數(shù)作為SQL的高階語(yǔ)法，也是數(shù)分工作中最常用的分析函數(shù)，也是面試中最?？疾榈闹R(shí)點(diǎn)，本文就講解了各大廠考查的窗口函數(shù)題目，通過(guò)這些題目就能熟練掌握這個(gè)知識(shí)點(diǎn)了。

02 計(jì)算連續(xù)活躍

連續(xù)活躍或者登錄的計(jì)算是數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)場(chǎng)景中非常經(jīng)典和常見(jiàn)的問(wèn)題，而且涉及到的解題思路比較巧妙，所以也是面試筆試中非常喜歡考查的知識(shí)點(diǎn)，通過(guò)下面的筆試題的詳細(xì)講解，希望小伙伴們可以舉一反三，把計(jì)算連續(xù)這類問(wèn)題吃透。

記錄用戶活躍時(shí)間信息的表user_active如下：

需求：計(jì)算連續(xù)活躍2天及以上的用戶。

第1步：用戶活躍日期去重
因?yàn)橐粋€(gè)用戶同一天可能活躍多次，我們只需要知道用戶在某天是否活躍即可，所以需要對(duì)用戶id+活躍日期去重。

select DISTINCT
cast(active_time as date) active_day,
userid
from user_active;
查詢結(jié)果:

第2步：窗口函數(shù)按日期排序
有了第1步去重后的結(jié)果，我們可以用row_number() 函數(shù)對(duì)其進(jìn)行開(kāi)窗，以u(píng)serid分組，日期升序排序，得到每個(gè)用戶按照日期升序的排名。

select *,
row_number() over(PARTITION by userid
order by active_day) as rn
from
(
select DISTINCT
cast(active_time as date) active_day,
userid
from user_active;
)a;
查詢結(jié)果：

看到這里，有些小伙伴可能就比較疑惑了，為什么要在這一步對(duì)日期進(jìn)行排序呢？這也是計(jì)算連續(xù)活躍、達(dá)標(biāo)邏輯比較tricky的地方，因?yàn)槲覀冇胷ow_number排序之后的名次是連續(xù)的，那么如果恰巧日期也是連續(xù)的，日期和排序差值不就是一個(gè)固定的值了嗎?所有連續(xù)的日期是不是都被這個(gè)固定的值圈定了？

第3步：確定連續(xù)日期的分組
按照上面所說(shuō)的邏輯，我們使用date_sub函數(shù)將當(dāng)前日期active_day和當(dāng)前的排序值rn相減，得到一個(gè)新的列，命名為"day_group"

select *,
date_sub(active_day,rn) as day_group
from
(
select *,
row_number()over(PARTITION by userid
order by active_day) as rn
from
(
select DISTINCT
cast(active_time as date)active_day,
userid
from user_active;
)a
)b;
查詢結(jié)果：

第4步：根據(jù)分組列計(jì)算連續(xù)天數(shù)
最后一步，我們直接根據(jù)第3步中獲取到的分組列，根據(jù)userid和分組列進(jìn)行分組求count即可。如果是要求連續(xù)活躍2天以上，我們直接對(duì)聚合后的count 用having進(jìn)行過(guò)濾即可。

select userid,day_group,
count(*) as continous_days
from
(
select *,
date_sub(active_day,rn) day_group
from
(
select ,
row_number()over(PARTITION by
userid order by active_day) as rn
from
(
select DISTINCT
cast(active_time as date)active_day,
userid
from user_active
)a
)b
)c
GROUP BY userid,day_group
having count()>=2;
查詢結(jié)果:

到這里結(jié)果就出來(lái)了，userid為10001和10002的用戶都連續(xù)活躍了3天，也就是符合我們條件的用戶。

03 計(jì)算累計(jì)指標(biāo)

求累計(jì)也是數(shù)據(jù)分析實(shí)際業(yè)務(wù)中非常常見(jiàn)的場(chǎng)景，截止到每天的累計(jì)銷售額、截止到每天的注冊(cè)用戶數(shù)，可以通過(guò)這些指標(biāo)來(lái)看KPI完成情況。所以累計(jì)的計(jì)算也是筆試中經(jīng)常出現(xiàn)的題目，下面通過(guò)一個(gè)案例講解如何計(jì)算累計(jì)，拋磚引玉，希望大家能舉一反三。

記錄每個(gè)商品每天銷售量的表sale_info如下圖：

需求：使用SQL統(tǒng)計(jì)出每個(gè)商品截至每個(gè)月的累積銷量。

第1步：計(jì)算每個(gè)商品每個(gè)月的銷量
為了方便后面的講解，我們把這一步操作的結(jié)果存在臨時(shí)表tmp中，第1步我們先計(jì)算每個(gè)商品每個(gè)月的銷量。

create table tmp as
select
product_id,
substring(sale_date,1,7) sale_month,
sum(quantity) month_quantity
from sale_info
group by
product_id,
substring(sale_date,1,7);
查詢結(jié)果：

第2步：按月累計(jì)計(jì)算銷量
到這一步，我們用sum開(kāi)窗函數(shù)，對(duì)userid進(jìn)行分組、按照月份進(jìn)行排序即可完成累計(jì)銷量的計(jì)算。

select
product_id,
sale_month,
month_quantity,
sum(month_quantity) over(
partition by product_id
order by sale_month) month_all
from tmp;
查詢結(jié)果：

完整的SQL代碼如下：

select
product_id,
sale_month,
month_quantity,
sum(month_quantity) over(
partition by product_id
order by sale_month) month_all
from
(
select
product_id,
substring(sale_date,1,7)sale_month,
sum(quantity) month_quantity
from sale_info
group by product_id,
substring(sale_date,1,7)
)t;

04 去除最高最低的平均

salary_info表記錄了每個(gè)員工的月工資以及所屬的部門，包含EmpId(員工ID)、Department(部門名稱)、Salary(月工資)。

需求：計(jì)算除去部門最高工資，和最低工資的平均工資（字節(jié)跳動(dòng)面試）。

因?yàn)橐诿總€(gè)部門內(nèi)計(jì)算平均工資，但是要去除該部門的最高工資和最低工資，所以我們可以考慮使用窗口函數(shù)，按照部門進(jìn)行分組，但是如何將部門的最高工資和最低工資去除呢？我們可以對(duì)分組后的數(shù)據(jù)按照工資分別順序和逆序進(jìn)行排序，排名第一的就分別是該部門最低和最高工資，將這2個(gè)排名第一的記錄去除就是我們要計(jì)算的平均工資。

核心是使用窗口函數(shù)RANK分別對(duì)工資salary進(jìn)行升序和降序排列，就獲得了該分組內(nèi)最低和最高的工資，過(guò)濾掉這2條記錄再對(duì)工資salary進(jìn)行平均avg即可。

完整SQL代碼如下：

select a.department，avg(a.salary)
from
(
select *,
rank() over( partition by department
order by salary ) rank_asc,
rank() over( partition by department
order by salary desc) rank_desc
from emp
) a
group by a.department
where a.rank_asc >1
and a.rank_desc >1

面試或者筆試的過(guò)程中會(huì)設(shè)定各種各樣的場(chǎng)景，在這些場(chǎng)景下考查我們SQL的查詢能力，但是萬(wàn)變不離其宗，業(yè)務(wù)場(chǎng)景只是一個(gè)表現(xiàn)形式，抽象為SQL問(wèn)題后其實(shí)基本上就是我們這篇文章介紹的幾類問(wèn)題：計(jì)算累計(jì)、連續(xù)，分類TopN等。只要掌握這些問(wèn)題的解法，并且可以舉一反三，并不需要盲目的花費(fèi)大量的時(shí)間精力去刷題，多總結(jié)多思考，你就很容易在面試筆試環(huán)節(jié)脫穎而出了。

以上就是數(shù)據(jù)分析面試—SQL高頻筆試題系列第2篇的內(nèi)容，部分?jǐn)?shù)據(jù)分析面試筆試請(qǐng)移步共粽號(hào)：【數(shù)據(jù)分析星球】，更多數(shù)據(jù)分析干貨文章持續(xù)更新中，敬請(qǐng)期待，如果覺(jué)得不錯(cuò)，也歡迎分享、點(diǎn)贊和收藏哈~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【数据分析面试】大厂高频SQL笔试题（二）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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