Powery查询-按日期排序-当日减1 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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游戏行业实战案例2：玩家等级

也就是说，我们可以把“登出日志”和“登录日志”纵向联结，然后再通过联结后的表对每个玩家按登录或登出时间进行排序，从而筛选出每个玩家最后一次时间下的等级。...时间,角色等级 from 登出日志 where 日期 = '2022-08-13'; 查询结果如下：纵向联结后，在联结的表（设为临时表a）的基础上对每个玩家按时间排序，找出每个玩家最后一次时间下的等级...为了方便地筛选出最后一次时间，我们对时间采用降序排序（order by 时间 desc），因为降序排序时，最后一次时间的排名总是1，这样我们直接筛选出排名为1的数据即可得到最后一次时间下的数据。...where 日期 = '2022-08-13') as a; 查询结果如下：将上述查询结果设为临时表b，从该临时表中筛选出排名为1（where 排名 = 1）的数据即可得到玩家的停留等级信息。...where 排名 = 1; 查询结果如下：最后，我们来计算各等级停留的角色数。

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万字长文带你了解ETL和数据建模～

，如果前端需要连接数据仓库进行查询，我们还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图，以方便查询。...先将数据抽取到准备区中，然后基于准备区中的数据进行处理，这样处理的好处是防止了在原OLTP系统中中频繁访问，进行数据运算或排序等操作。...4.使用调度在对数据仓库进行增量更新时必须使用调度（图八：pic8.jpg），即对事实数据表进行增量更新处理，在使用调度前要考虑到事实数据量，需要多长时间更新一次，比如希望按天进行查看，那么我们最好按天进行抽取...使用方式分两类：一时一般查询使用，此时需要先选定视角日期，通过START_DT和END_DT去卡视角日期，即START_DT日期' AND END_DT>‘视角日期’，同时加上条件DEL_IND...此算法是源表中有日期字段标识当前记录的生效日期，本算法通过对同主键记录按这个生效日期排序后，一次首尾相连行形成一条自然拉链的算法

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ETL工具算法构建企业级数据仓库五步法

，如果前端需要连接数据仓库进行查询，还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图，以方便查询。...例如在进行数据抽取时，按照时间戳对OLTP系统中的数据进行抽取，比如在午夜0：00取前一天的数据，按照OLTP系统中的时间戳取GETDATE到GETDATE减一天，这样得到前一天数据。...（四）使用调度在对数据仓库进行增量更新时必须使用调度，即对事实数据表进行增量更新处理，在使用调度前要考虑到事实数据量，需要多长时间更新一次，比如希望按天进行查看，那么最好按天进行抽取，如果数据量不大，...使用方式分两类：一时一般查询使用，此时需要先选定视角日期，通过START_DT和END_DT去卡视角日期，即START_DT日期' AND END_DT>‘视角日期’，同时加上条件DEL_IND...近源模型层到整合模型层的数据流算法--以源日期字段自拉链算法此算法是源表中有日期字段标识当前记录的生效日期，本算法通过对同主键记录按这个生效日期排序后，一次首尾相连行形成一条自然拉链的算法。

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ETL和数据建模

，如果前端需要连接数据仓库进行查询，我们还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图，以方便查询。...先将数据抽取到准备区中，然后基于准备区中的数据进行处理，这样处理的好处是防止了在原OLTP系统中中频繁访问，进行数据运算或排序等操作。...六、ETL算法和工具简介 1....使用方式分两类：一时一般查询使用，此时需要先选定视角日期，通过START_DT和END_DT去卡视角日期，即START_DT日期' AND END_DT>‘视角日期’，同时加上条件DEL_IND...近源模型层到整合模型层的数据流算法--以源日期字段自拉链算法：此算法是源表中有日期字段标识当前记录的生效日期，本算法通过对同主键记录按这个生效日期排序后，一次首尾相连行形成一条自然拉链的算法。

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找不到工作之摸索生存之路一

，待发货数量，货不足数量（点击出现相关列表）客户消费排行版本，前十名（名字，号码，消费金额）功能二：商品相关商品分类查询，按分类名称查询添加，可以添加的字段： *名称，选择父分类，排序（数值，越小展示时越考前...），图标修改，可以修改的字段： *名称，选择父分类，排序，图标删除，注意是否有子商品，有提示不可以删除品牌查询，按品牌名称查询添加，可以添加的字段： *品牌名称，图标修改，可以修改的字段： *名称，图标删除...，按当前查询或选中（有选中优先选中，没有导出查询条件）导出数据功能四：营销vip设设置满消费多少，自动为vip状态，注意每年消费计算从零开始（如00年5月1号注册，即使到01年4月29号消费满我们的VIP...门槛，那么01年5月1号也会重新算VIP，即计费VIP消费重新开始）轮播图设置配置小程序显示的轮播图（比如，图片显示消费多少就是vip，全场满多少送什么什么等），最多五张图满减送设置查询，类型（减，送）...我们有工作人员送货会分配线路）编辑，线路名称删除客户列表查询，名称，手机，创建日期，选择线路查询展示，名称，手机，创建日期，积分，余额，线路名称，是否是vip编辑，修改：积分、余额（预付款），vip状态

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教育行业案例：如何分析复购用户？

【解题思路】这是常见的复购问题，也就是将用户按购买时间分组，比较不同时间组的用户复购数。其本质是使用里了群组分析方法，将数据按某些特征进行分类，分成不同的组进行分析。...该业务分析要求查询结果中包括：日期（说明是按购买日期来汇总数据）、当日首次购买用户数、此月复购用户数，第N月复购用户数。 1.当日首次购买用户数先来看当日首次购买用户数这一列如何分析出？...select 购买时间, count(distinct 用户id) as 当日首次购买用户数 from 课程订单表 group by 购买时间; 查询结果如下： 2.此月复购用户数再来看查询结果中的此月复购用户数...（1）这涉及到计算两个日期之间的差值，《猴子从零学会sql》里讲到对应单函数是timestampdiff。下图是这个函数的用法。 select a....`用户id` where a.课程类型=2 group by a.购买时间; 查询结果：【本题考点】 1.常用指标的理解，例如留存用户数、用户复购数。

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你看过多少套房子？

房源浏览日志表，字段有日志号，用户号，房源号，浏览日期。...分析出当日浏览房源10套以上并且注册超过一年的用户【解题思路】我们用逻辑树分析方法来拆解下问题：当日浏览房源10套以上并且注册超过一年的用户。...这里我们可以看出用户需要满足两个条件： 1）当日浏览房源10套以上，浏览信息在浏览表中 2）注册时间超过一年，注册信息在注册表中涉及2张及以上表的查询时，需想到《猴子从零学会SQL》里讲到的，要用到多表联结...这里要用到计算日期的函数（date_sub ），语法如下：例子：date_sub(NOW(),INTERVAL 1 year) 代表现在的日期减去一年，也就是去年的这个时候 image.png 2....按“每个用户、每天”分组，汇总（对房源进行计数）。 image.png 查询结果【本题考点】 1.涉及到多个表，要想到用多表查询，包括使用哪种联结，使用哪些字段联结。

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腾讯面试题：你今天上班打卡了吗？

该表包括了三列日期、用户id、用户当日是否签。...image.png 问题：计算截至当前每个用户已经连续签到的天数（输出表仅包含当天签到的所有用户，计算其连续签到天数）【解题步骤】 1.分组排序先看问题，要求输出两个字段：当天签到的用户id和连续签到的天数...该问题是分组排序问题，这类问题要想到《猴子从零学会SQL》里讲过的窗口函数。先按用户id分组，找出每个用户id当天未签到的日期，再按日期降序排序。...image.png 每个用户最近一次未签到日期，SQL如下： image.png 查询结果： image.png 看到这的时候，细心的小伙伴一定发现了，用户id为1的用户，消失了。为什么呢？...我们可以查询用户签到表的开始日期，将那天作为该用户开始签到的日期，计算该日期和当天的间隔，然后加1，即为该用户的连续签到天数。

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游戏行业实战案例1：日活跃率分析

）【解题思路】问题1：分析开服首日（2022-08-13），游戏的DAU（日活跃玩家数）和次日留存率（次日仍登录的活跃玩家数/当日活跃玩家总数） 1.计算开服首日游戏的DAU（日活跃玩家数）游戏的...根据题意可知，当日即为开服首日（2022-08-13），因此，我们要用where子句筛选出日期为“2022-08-13”的数据： where 日期 = '2022-08-13' 至少登录过游戏一次表示登录过游戏即可...完整的SQL的书写方法： select count(distinct 角色id) as 日活跃玩家数 from 登录日志 where 日期 = '2022-08-13'; 查询结果如下： 2.次日留存率...这里存在多个筛选条件： 1）从“登录日志”中筛选出开服次日（2022-08-14）登录的玩家： select 角色id from 登录日志 where 日期 = '2022-08-14'; 2）并且玩家属于开服首日...-08-14' and 角色id in ( select 角色id from 登录日志 where 日期 = '2022-08-13'); 查询结果如下：现在，们在前面结果的基础上计算开服首日的次日留存率

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MySQL查询连续数据

查询连续记录并对这些连续数据统计取出指定连续次数的记录，这类操作并不多，但出现时会比较棘手。...查询思想是：顺序行号 - 减首差值 = 连续差块顺序行号如同 Oracle 中的 rownum 但MySQL目前还没有这个功能，所以只能通过局部变量来实现，减首差值就是每条记录与最开始记录的差...（需要保证这个差值与顺序行号递增值相同，当然如果本来就是自增值则不需要单独计算）只要顺序行号与减首差值保持相同递增值则连续差块值相同，就可以统计出连续长度示例表：（以简单的签到表为例） create...HAVING num > 6 这里查询的是全表里连续超过3次打卡的，并把日期展示出来。...查询的思路是： 1.提取出全表用户每次打卡记录与第一次打卡记录的差值但按用户与日期正排序 2.增加一个局部变量rownum与上面查询数据进行连查 3.在结果字段集里使用日期差值减去自增顺序行号值得到连续差块

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PowerBI & Excel CEO 终极驾驶舱 - 第二弹 - 综合近期与历史分析

含义为：当日，当周1日至当日，当月1日至当日，当季1日至当日，当年1日至当日。值得强调的是：当【X区间】的1日至当日中的 “当” 字是非常精确的说法。不是本年至今，更不是本月至今。...本年至今，从语义上看，是现实世界的时间；而我们所说的当期的1日至当日并不一定是现实世界的时间。..." , "区间类型排序" , 1 ) VAR TodayPX = ADDCOLUMNS( LASTDATE( PX ) , "区间类型" , "当日" , "截止到" , "上一日" , "区间类型排序..." , 1 ) VAR YesterdayX = ADDCOLUMNS( PREVIOUSDAY( X ) , "区间类型" , "上一日" , "截止到" , "最后一日" , "区间类型排序..." , "区间类型排序" , 1 ) VAR TodayPX = ADDCOLUMNS( LASTDATE( PX ) , "区间类型" , "当日" , "截止到" , "上一日" , "区间类型排序

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如何分析用户复购？

首先要获取“当日首次购买用户量”，也就是获取每个用户的第一次购买的日期（也就是对用户按购买时间排名，排名第1的就是第一次购买的日期）。...from 购买记录表; 查询结果： “购买顺序”为1时，即该用户首次购买的日期。...over(partition by 用户id order by 购买时间) as 购买顺序 from 购买记录表 ) as t0 where 购买顺序 = 1; 查询结果： 3....此处为了分别获取每个用户在次月、第三月、第四月的购买记录，需要与“购买记录表”联结三次，并且在最终按日期进行汇总分析。...select t1.日期, count(distinct t1.用户id) as 当日首次购买用户量, count(distinct t2.用户id) as 次月复购用户量,

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sql中的嵌套查询_sql的多表数据嵌套查询

今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select *　from tableName...，所以当日以为是正确的，然而第二天写入数据了，要取出数据，却发现没有数据，返回空的行，以为都是代码又有问题了，找了半天都没有，仔细看看了存储过程中的代码，发现这样返回的数据的确是空的。...这个是嵌套查询的语句。先执行的是外部查询的语句。比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行分析下这样的查询先查找的是日期，日期最大是下面两条语句。在对比时间。...分析是这样的查询到的最大天数是2013-03-18这条数据。第三行。而时间最带的是21:12:21 是第二条数据这样与的结果就是没有交集，为空了。后来通过查找课本和询问他人。...问题解决了，办法就是通过排序的方法 order by Desc 的降序排顺，排序可以是通过不同的方式，可以叠加的上面的语句若果改正为以下语句，就会是想要结果 select top 1 * from

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真实案例，手把手教你构建用户画像

日全量数据的优势是方便查询，缺点是不便于探查更细粒度的用户行为。每日增量数据，即该表的日期分区中记录着当日的用户行为数据。...例如，同样是“select count(*) from userprofile where data='20180701'”，这条语句查询的是userprofile表在2018年7月1日记录的当日用户行为数据...1. 日全量数据日全量数据表中，在每天对应的日期分区中插入截止到当天为止的全量数据，用户进行查询时，只需查询最近一天的数据即可获得最新全量数据。下面以一个具体的日全量表结构的例子来进行说明。...日增量数据日增量数据表，即在每天的日期分区中插入当天业务运行产生的数据，用户进行查询时通过限制查询的日期范围，就可以找出在特定时间范围内被打上特定标签的用户。...分区方式为按日期分区，插入当日数据。通过表名末尾追加“_append”的规范化命名形式，可直观看出这是一张日增量表。

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每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户

初级题: 每日活跃用户九月中,每日活跃的用户数九月中,对于每日活跃用户,其当日活跃时长最大的模块十一期间的活跃用户中,jobs模块活跃超过100s的用户思路分析 (1) 创建表...我们可以使用SQL语句来查询每日活跃的用户数。...首先，我们需要筛选出九月份的数据，然后按日期分组，最后计算每组中不同用户的数量。九月中，对于每日活跃用户，其当日活跃时长最大的模块我们可以使用SQL语句来查询每日活跃用户当日活跃时长最大的模块。...首先，我们需要筛选出九月份的数据，然后按日期和用户分组，最后计算每组中活跃时长最大的模块。...首先，我们需要筛选出十一期间jobs模块的数据，然后按用户分组，最后计算每组中活跃时长超过100s的用户。

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Pandas疫情探索性分析

format(x, '.2f')) # 将病死率数据类型转换为float today_world['病死率'] = today_world['病死率'].astype('float') # 根据病死率降序排序...为了方便查询特定国家的数据，我们使用set_index()函数将国家设置为索引： # 将国家名称设为索引 today_world.set_index('名称',inplace=True) today_world.head...当前累计确诊人数top10国家接下来，让我们使用sort_values()函数根据累计确诊人数进行排序，找到确诊人数前十国家的累计确诊、累计死亡、病死率三列数据： # 查看当前累计确诊人数前十国家 world_top10...fig.autofmt_xdate() #自动调整日期倾斜 # 图例位置调整 plt.legend(bbox_to_anchor = [1,1]) plt.title('全国新冠肺炎数据折线图...=True) ax.set_ylabel('人数', fontsize=10) ax1 = ax.twinx() ax1.bar(japan.index, japan['当日新增确诊']) ax1.xaxis.set_major_locator

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数据仓库中如何创建拉链表？

1 什么是拉链表 ? 2 如何做拉链表 ? ? ?...制作当日变动数据（包括新增，修改）每日执行（1）如何获得每日变动表 a.最好表内有创建时间和变动时间（Lucky!） ...uh.create_time, uh.operate_time, uh.start_date, --3 如果关联上则表示该用户数据发生变化，则将end_date设为新增变动明细表日期减一天...（T+1任务） --否则依旧为用户表结束日期（'9999-99-99'），其它可能发生变化的字段也类似如此处理 if(ui.id is not null and uh.end_date...join 变化表数据 left join ( --1 查询3.11号新增变动明细表全量数据 select * from

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数仓用户行为漏斗分析如何SQL实现（第三节）

/bin/bash # 定义变量方便修改 APP=gmall hive=/opt/module/hive/bin/hive # 如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一天 if...dws_sale_detail_daycount ① t1--按user_leval, sku_id, user_id统计下单次数 select user_level, sku_id...group by t1.user_level, t1.sku_id; ③ t3 --按用户等级分区，复购率排序 select t2.user_level, t2.sku_id,...group by t1.user_level, t1.sku_id )t2 ④ -分区排序 rank() select t2.user_level, t2.sku_id, t2...group by t1.user_level, t1.sku_id )t2 ⑤ 作为子查询取前10 select t3.user_level, t3.sku_id, t3.buyOneCount, t3

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【学习】用R和集算器计算连续上涨5天的股票

思路：导入数据；过滤出上个月的数据；按照股票代码分组；将数据按日期排序；计算出每天比上一天的收盘价的增长额；计算出连续正增长的天数；过滤出正增长天数大于等于5的那些股票。　　...A1：从Excel中读入数据。这个过程大约用了20-30秒，毕竟有20多万条数据。　　A2：按时间段过滤数据。只需要某个月的交易数据。　　A3：=A2.group(Code)，按股票代码分组。...A6：=A5.(~.derive((Close-Close[-1]):INC))，对每只股票运算：”当日收盘价”-“前一日收盘价”。这一列是新加的，起名为”INC”。...07:按日期排序。分组前就排序代码会更简单，但我考虑到最直观的思路是：分组前数据是混在一起的，看不出是否排序；分组后经过观察才发现顺序混乱，不排序则无法进行下一步的行间运算。　　...08：增加一个列INC，计算”当日收盘价”-“前一日收盘价”。R不支持行间运算，所以这里巧妙的将收盘价整体下移一行，再和原来的收盘价相减。

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如何用SQL实现用户行为漏斗分析

、当周、当月活动的每个设备明细 1 每日活跃设备明细 dwd_start_log--->dws_uv_detail_day --把相同的字段collect_set到一个数组, 按mid_id分组(便于后边统计...', `sunday_date` string COMMENT '周日日期' ) COMMENT '活跃用户按周明细' PARTITIONED BY (`wk_dt` string) stored...'每日用户留存情况' stored as parquet location '/warehouse/gmall/ads/ads_user_retention_day_count/'; 导入数据按创建日期...group by t1.user_level, t1.sku_id; ③ t3 --按用户等级分区，复购率排序 select t2.user_level, t2.sku_id,...group by t1.user_level, t1.sku_id )t2 ④ -分区排序 rank() select t2.user_level, t2.sku_id, t2

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