sql题目0126
数据源:
文档:同一压缩包下的订单对应呼叫、应答、取消、完单时间(抽样100名乘客)
内容:2018年3月5日-2018年3月11日期间100名x地区乘客的订单基础信息
字段 | 中文名称 | 解释 |
---|---|---|
order_id | 订单id | 呼叫订单识别号 |
passenger_id | 乘客id | 乘客识别号 |
call_time | 呼叫时间 | 乘客从应用上发出需要用车的请求的时间点(北京时间) |
grab_time | 应答时间 | 司机点击接单的时间点(北京时间) |
cancel_time | 取消时间 | 司机或者乘客取消订单的时间(北京时间) |
finish_time | 完单时间 | 司机点击到达目的地的时间点(北京时间) |
指标释义
指标名称 | 含义 | 统计口径 |
---|---|---|
应答率 | 呼叫订单被应答的比例 | 应答订单/呼叫订单 |
完单率 | 呼叫订单被完成订单 | 完成订单呼叫订单 |
呼叫应答时间 | 被应答订单从呼叫到被应答平均时长 | 被应答订单从呼叫到被应答时长总和/被应答订单数量 |
其它信息:
x地区比中国慢11小时
问题:
数据预处理:
A.将时间相关列转换格式。
--利用cast函数转换成日期数据
update table1 set
call_time=cast(call_time as datetime ),
grab_time=cast(grab_time as datetime ),
cancel_time=cast(cancel_time as datetime),
finish_time =cast(finish_time as datetime);
B.x地区比中国慢11小时,将表中北京时间转换为x地区时间。
update table1 set
call_time=date_sub(call_time,interval 11 hour),
grab_time=date_sub(grab_time,interval 11 hour),
cancel_time=date_sub(cancel_time,interval 11 hour),
finish_time=date_sub(finish_time,interval 11 hour);
1、订单的应答率、完单率分别是多少?
应答率=应答订单数/呼叫订单数
完单率=完成订单数/呼叫订单数
select
sum(if(year(grab_time)<>1970,1,0))/count(call_time) as 应答率 ,
sum(if(year(finish_time)<>1970,1,0))/count(call_time) as 完单率
from table1;
2、呼叫应答时间是多长?
呼叫应答时间=被应答订单从呼叫到被应答时长总和/被应答订单数量
--使用timestampdiff函数,计算应答时间与呼叫时间之间的时长
select sum(timestampdiff(minute,call_time,grab_time))/count(grab_time) as 呼叫应答时间
from table1
where year(grab_time)<>1970;
3、从这一周的数据来看,呼叫量最高的是哪一个小时(当地时间)?呼叫量最少的是哪一个小时(当地时间)?
新增一个字段,订单呼叫时间的小时
--新增一列
alter table table1 add column call_time_hour VARCHAR(255);
可以用两种方法取出小时,substr()和date_format()
--使用substr函数做字符串截取,为新列赋值
update table1 set call_time_hour=substr(call_time from 12 for 2);
使用date_format函数转换格式
update table1 set call_time_hour=DATE_FORMAT(call_time,'%k')
找出呼叫量最高的小时,显示两行防止出现重复值
select call_time_hour,count(call_time) as 呼叫量
from table1
group by call_time_hour
order by count(call_time) desc
limit 2;
找出呼叫量最少的小时,显示3行确认是否有第三个相等值。
select
call_time_hour,count(call_time) as 呼叫量
from table1
group by call_time_hour
order by count(call_time) asc
limit 3;
date 参数是合法的日期。format 规定日期/时间的输出格式。
4、呼叫订单第二天继续呼叫的比例有多少?
select count(distinct a.order_id)/(select count(distinct order_id) from table1) as 第二天继续呼叫比例
from table1 a
join
table1 b
on a.passenger_id=b.passenger_id
where datediff(a.call_time,b.call_time)=1;
5、如果要对表中乘客进行分类,你认为需要参考哪些因素?
R:乘客上一次打车距离研究时间段内某个时间点的时间间隔
F:乘客在数据期间的打车频率
M:打车消费金额(如若无打车金额,可以用完成订单总时长代替。)
R | F | M | |
---|---|---|---|
重要价值用户 | 高 | 高 | 高 |
重要发展用户 | 高 | 低 | 高 |
重要保持用户 | 低 | 高 | 高 |
重要挽留用户 | 低 | 低 | 高 |
一般价值用户 | 高 | 高 | 低 |
知识点:
datediff函数,返回值是相差的天数,不能定位到小时、分钟和秒。
-- 相差2天
select datediff('2018-03-22 09:00:00', '2018-03-20 07:00:00');
TIMESTAMPDIFF函数,有参数设置,可以精确到天(DAY)、小时(HOUR),分钟(MINUTE)和秒(SECOND),使用起来比datediff函数更加灵活。对于比较的两个时间,时间小的放在前面,时间大的放在后面。
--相差1天
select TIMESTAMPDIFF(DAY, '2018-03-20 23:59:00', '2015-03-22 00:00:00');
--相差49小时
select TIMESTAMPDIFF(HOUR, '2018-03-20 09:00:00', '2018-03-22 10:00:00');
--相差2940分钟
select TIMESTAMPDIFF(MINUTE, '2018-03-20 09:00:00', '2018-03-22 10:00:00');
--相差176400秒
select TIMESTAMPDIFF(SECOND, '2018-03-20 09:00:00', '2018-03-22 10:00:00');