Tianchi Dragon BallProject-SQLトレーニングキャンプ-task06チェックインの包括的な演習-10の古典的なSQLの質問、サポートデータと回答

その他 2021-03-21 00:22:28 訪問数: null

ナレッジポイント補足

1. count（1）およびcount（字段）

2つの主な違いは、
（1）count（1）は、nullフィールドを持つレコードを含む、テーブル内のすべてのレコードをカウントすることです。
（2）count（field）は、フィールドがnullの場合を無視して、フィールドがテーブルに表示される回数をカウントします。つまり、フィールドがnullのレコードはカウントされません。

練習問題

1.1。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail？dataId = 1074

A株上場企業の四半期売上予測データセット「損益計算書.xls」「会社Operating.xlsx」「MarketData.xlsx」を使用し、市場データをメインテーブルとし、3つのテーブルにTICKER_SYMBOLを設定してください。 600383および600048に情報がマージされました。以下のフィールドのみを表示する必要があります。
ここに画像の説明を挿入します

SELECT  IcS.TICKER_SYMBOL
       ,IcS.END_DATE
       ,IcS.T_REVENUE
       ,IcS.T_COGS
       ,IcS.N_INCOME
       ,MD.*
       ,CoO.TICKER_SYMBOL
       ,CoO.INDIC_NAME_EN
       ,CoO.END_DATE
       ,CoO.VALUE
  FROM `Market Data` AS MD
INNER JOIN `Income Statement` AS IcS
	ON MD.TICKER_SYMBOL = IcS.TICKER_SYMBOL
INNER JOIN `Company Operating` AS CoO
	ON MD.TICKER_SYMBOL = CoO.TICKER_SYMBOL
WHERE MD.TICKER_SYMBOL = '600383'
   OR MD.TICKER_SYMBOL = '600048'

2.2。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail？dataId = 44

ワイン品質データデータセット「winequality-red.csv」を使用して、pH = 3.03のすべての赤ワインを検索し、クエン酸を中国風にランク付けしてください（同じランクの次のランクは、次の連続する整数値である必要があります。言い換えれば、ランキングの間に「ギャップ」があってはなりません）

SELECT  PH
	,citric acid
    ,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY citric acid) AS dense_ranking
  FROM `winequality-red`
 WHERE pH = 3.03;

3.3。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231593/information

O2Oのクーポン使用状況データのデータセット「ccf_offline_stage1_test_revised.csv」を使用して、2016年7月に最大量のクーポンと最大数のクーポンを発行したマーチャントを見つけてください。

ここでは全額の割引額のみが考慮され、割引クーポンは考慮されません。

-- 发放优惠券总金额最多的商家
SELECT Merchant_id
      ,SUM(SUBSTRING_INDEX(`Discount_rate`,':',-1)) AS discount_amount
 FROM ccf_offline_stage1_test_revised
WHERE Date_received BETWEEN '2016-07-01' AND '2016-07-31'
GROUP BY Merchant_id
ORDER BY discount_amount DESC
LIMIT 1;

-- 发放优惠券张数最多的商家
SELECT Merchant_id
       ,COUNT(1) AS `cnt_coupon`
FROM ccf_offline_stage1_test_revised
WHERE YEAR(Date_received) = '2016'
  AND MONTH(Date_received) = '07'
GROUP BY Merchant_id
ORDER BY cnt_coupon DESC
LIMIT 1;

4.4。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail？dataId = 1074

A株上場企業の四半期収益予測のデータセット「Macro＆Industry.xlsx」のシート-INDIC_DATAを使用して、社会全体の電力消費量を計算してください：一次産業：2015年に電力消費量のピークが発生した場所今月？そして、昨年の同時期と比較して何パーセントの増加/減少ですか？

-- 2015年⽤电最⾼峰是发⽣在哪⽉
SELECT PERIOD_DATE 
	,MAX(DATA_VALUE) max_value
 FROM `macro industry`
 	WHERE INDIC_ID = '2020101522'
 		AND YEAR(PERIOD_DATE) = 2015
	GROUP BY PERIOD_DATE
	ORDER BY max_value DESC
	LIMIT 1;
-- 并且相⽐去年同期增⻓/减少了多少个百分⽐？
SELECT PreData.*
	,ROUND((PreData.max_value - LastData.max_value) / LastData.max_value ,2) LastData
 FROM 
 	(SELECT PERIOD_DATE,
 			MAX(DATA_VALUE) max_value
 	  FROM `macro industry`
 		WHERE INDIC_ID = '2020101522'
 			AND YEAR(PERIOD_DATE) = 2015
 		GROUP BY PERIOD_DATE
 		ORDER BY max_value DESC
 		LIMIT 1) AS PreData
 LEFT JOIN -- LastData
 	(SELECT PERIOD_DATE,
 		MAX(DATA_VALUE) max_value
 	  FROM `macro industry`
 	WHERE INDIC_ID = '2020101522'
 		AND YEAR(PERIOD_DATE) = 2014
 	GROUP BY PERIOD_DATE ) AS LastData
 ON YEAR(PreData.PERIOD_DATE) = YEAR(LastData.PERIOD_DATE) + 1
 	AND MONTH(PreData.PERIOD_DATE) = MONTH(LastData.PERIOD_DATE);

5.5。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231593/information

O2Oのクーポン使用状況データのデータセット「ccf_online_stage1_train.csv」を使用して、2016年6月の全体的なオンラインクーポン放棄率はどれくらいですか。そして、最も高いクーポン放棄率を持つ商人を見つけます。

放棄率=受け取ったが使用されていないクーポンの数/受け取ったクーポンの総数

-- 2016年6⽉期间，线上总体优惠券弃⽤率为多少？
SELECT SUM(CASE WHEN Date='0000-00-00' AND Coupon_id IS NOT NULL
				THEN 1
 				ELSE 0
 				END) 
 				
 		/SUM(CASE WHEN Coupon_id IS NOT NULL
	 				THEN 1
					ELSE 0
					END) AS discard_rate
 FROM ccf_online_stage1_train
	WHERE Date_received BETWEEN '2016-06-01' AND '2016-06-30';
-- 2016年6⽉期间，优惠券弃⽤率最⾼的商家？
SELECT Merchant_id
		,SUM(CASE WHEN Date = '0000-00-00' AND Coupon_id IS NOT NULL 
					THEN 1 
					ELSE 0 
					END) 
		/SUM(CASE WHEN Coupon_id IS NOT NULL
 					THEN 1
 					ELSE 0
 					END) AS discard_rate
 FROM ccf_online_stage1_train
	WHERE Date_received BETWEEN '2016-06-01' AND '2016-06-30'
	GROUP BY Merchant_id
	ORDER BY discard_rate DESC
	LIMIT 1;

6.6。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail？dataId = 44

ワイン品質データデータセット「winequality-white.csv」を使用して、pH = 3.63のすべての白ワインを見つけ、英国の残留糖分をランク付けしてください（非連続ランキング）

SELECT pH 
	,`residual sugar`
	,RANK() OVER (ORDER BY `residual sugar`) AS ranking
 FROM `winequality-white`
	WHERE pH= 3.63;

7。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail？dataId = 1074

A株上場企業の四半期収益予測のデータセット「MarketData.xlsx」のsheet-DATAを使用してください。

2018年末現在、時価総額が最大の3つの業界は何ですか？そして、これら3つの業界で最大の市場価値を持つ3つの企業は誰ですか？（各業界の上位3社を検索します。つまり、合計9社を検索します）

-- 计算截⽌到2018年底，市值最⼤的三个⾏业是哪些？
SELECT TYPE_NAME_CN
	,SUM(MARKET_VALUE) '市值'
 FROM `market data`
	WHERE YEAR(END_DATE) = '2018-12-31'
	GROUP BY TYPE_NAME_CN
	ORDER BY SUM(MARKET_VALUE) DESC
	LIMIT 3;
	
-- 这三个⾏业⾥市值最⼤的三个公司是哪些？
SELECT CompanyData.TYPE_NAME_CN,
 	CompanyData.TICKER_SYMBOL
 FROM (SELECT TYPE_NAME_CN,
			 TICKER_SYMBOL,
			 MARKET_VALUE,
			 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY TYPE_NAME_CN ORDER BY MARKET_VALUE) AS CompanyRanking
 		FROM `market data` ) CompanyData
 	LEFT JOIN
		(SELECT TYPE_NAME_CN,SUM(MARKET_VALUE)
 		   FROM `market data`
 			WHERE YEAR(END_DATE) = '2018-12-31'
 			GROUP BY TYPE_NAME_CN
 			ORDER BY SUM(MARKET_VALUE) DESC
 			LIMIT 3 ) top3Type
 ON CompanyData.TYPE_NAME_CN = top3Type.TYPE_NAME_CN
	WHERE CompanyRanking <= 3
 		AND top3Type.TYPE_NAME_CN IS NOT NULL

8.8。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231593/information

O2Oのクーポン使用状況データのデータセット「ccf_online_stage1_train.csv」と「ccf_offline_stage1_train.csv」を使用して、2016年6月にオンラインとオフラインのクーポンを最も多く使用した顧客を見つけてください。

SELECT User_id,
 		SUM(couponCount) couponCount
 FROM (SELECT User_id,
 			count(*) couponCount
 		FROM `ccf_online_stage1_train`
 			WHERE (Date != 'null' AND Coupon_id != 'null')
 				AND (LEFT(DATE,4)=2016 )
 			GROUP BY User_id
		UNION ALL
		
		 SELECT User_id,
 				COUNT(*) couponCount
 		   FROM `ccf_offline_stage1_train`
			WHERE (Date != 'null' AND Coupon_id != 'null')
 				AND (LEFT(DATE,4)=2016 )
			GROUP BY User_id ) BaseData
	GROUP BY User_id
	ORDER BY SUM(couponCount) DESC
	LIMIT 1

9.9。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail？dataId = 1074

A株上場企業の四半期収益予測データセット「IncomeStatement.xls」のシート-GeneralBusinessと「CompanyOperating.xlsx」のシート-ENを使用してください。

四半期統計によると、データセットのすべての年で白雲空港の乗客スループットが最も高い四半期に対応する純利益はどれくらいですか？（これは、累積純利益ではなく、単一四半期に対応する純利益であることに注意してください。）

-- 因为正好是第⼀季度，所以不需要减。 如果是2季度，单季度净利润需要⽤2季度的值减去1⽉份的
SELECT *
 FROM (SELECT TICKER_SYMBOL,
			YEAR(END_DATE) Year,
			QUARTER(END_DATE) QUARTER,
			SUM(VALUE) Amount
		FROM `company operating`
			WHERE INDIC_NAME_EN = 'Baiyun Airport:Passenger throughput'
			GROUP BY TICKER_SYMBOL,YEAR(END_DATE),QUARTER(END_DATE)
			ORDER BY SUM(VALUE) DESC
			LIMIT 1 ) BaseData
LEFT JOIN -- income statement
	(SELECT TICKER_SYMBOL,
			YEAR(END_DATE) Year,
			QUARTER(END_DATE) QUARTER,
			SUM(N_INCOME) Amount
		FROM `income statement`
			GROUP BY TICKER_SYMBOL,YEAR(END_DATE),QUARTER(END_DATE) ) Income
			ON BaseData.TICKER_SYMBOL = Income.TICKER_SYMBOL
			AND BaseData.Year = Income.Year
			AND BaseData.QUARTER = Income.QUARTER

10.10。

データソース：https：//tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231593/information

O2Oのクーポン使用状況データのデータセット「ccf_online_stage1_train.csv」と「ccf_offline_stage1_train.csv」を使用して、2016年6月にオンラインとオフラインで最も割引されたクーポンを使用している上位3つの販売者を見つけてください。

たとえば、マーチャントAの場合、消費者Aは200マイナス50のクーポンを使用し、消費者Bは30マイナス1のクーポンを使用し、マーチャントAは使用済みクーポンの累積割引が51元になります。

SELECT Merchant_id,
		SUM(discount_amount) discount_amount
	FROM (SELECT Merchant_id,
				SUM(SUBSTRING_INDEX(`Discount_rate`,':',-1)) AS discount_amount
			FROM `ccf_online_stage1_train`
				WHERE (Date != 'null' AND Coupon_id != 'null')
					AND (LEFT(DATE,4)=2016 )
					AND MID(DATE,5,2) = '06'
				GROUP BY Merchant_id
			UNION ALL
			SELECT Merchant_id,
					SUM(SUBSTRING_INDEX(`Discount_rate`,':',-1)) AS discount_amount
				FROM `ccf_offline_stage1_train`
					WHERE (Date != 'null' AND Coupon_id != 'null')
						AND (LEFT(DATE,4)=2016 )
						AND MID(DATE,5,2) = '06'
					GROUP BY Merchant_id ) BaseData
	GROUP BY Merchant_id
	ORDER BY SUM(discount_amount) DESC
	LIMIT 1;

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転載: blog.csdn.net/Keeomg/article/details/114240119
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