Прогноз LTV по когортам

Условие задачи

Таблицы users (id, registered_at TEXT) и payments (id, user_id, amount REAL, paid_at TEXT). Для каждой когорты (месяц регистрации) посчитайте кумулятивный доход на пользователя к 30 и 60 дням после регистрации (ltv_30d, ltv_60d). Выведите cohort, cohort_size, ltv_30d, ltv_60d.

Схема данных

CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, registered_at TEXT);
CREATE TABLE payments (id INTEGER PRIMARY KEY, user_id INTEGER, amount REAL, paid_at TEXT);

Темы

CTE JULIANDAY CASE WHEN LEFT JOIN LTV COHORT

Подсказки

• CASE WHEN julianday(paid) - julianday(reg) <= 30 THEN amount END фильтрует платежи по времени от регистрации
• Деление на cohort_size (всех, не только платящих) даёт LTV на пользователя

Что проверяет эта задача

Задача «Прогноз LTV по когортам» учит решать задачи по теме «Анализ выручки» так, как это спрашивают на собеседовании аналитика данных. Такие задачи регулярно дают на собеседованиях аналитиков данных. Уровень средний — типичная боевая задача на уверенное владение SQL.

Как подступиться к решению

Сначала разберись со схемой данных и пойми, какой результат нужен на выходе. Определи, какие таблицы и поля задействованы, и собирай запрос пошагово: фильтрация → соединение или группировка → итоговый отбор и сортировка. Проверь результат на крайних случаях — NULL, дубликаты, пустые группы. Свой запрос сразу прогоняешь автопроверкой в интерактивной SQL-песочнице на реальной базе (SQLite и PostgreSQL 16 прямо в браузере).

Разбор темы с примерами — в гайде «Анализ выручки в SQL». Хочешь системно с нуля — пройди бесплатный курс «SQL с нуля».

Решить в интерактивной SQL-песочнице → ← Все SQL-задачи