Интерактивный SQL-тренажёр — 521 задача с собеседований аналитика

SQL-тренажёр с автопроверкой решений в браузере. 521 задача по 23 темам — оконные функции, JOIN, CTE, подзапросы, gaps-and-islands, когортный анализ. Поддержка PostgreSQL и SQLite через WebAssembly. Задачи с реальных собеседований аналитика данных в Yandex, Ozon, Сбер, T-Bank, Авито. Первые 5 — без регистрации. Полный доступ ко всем задачам — в подписке Pro 1999 ₽/мес. Альтернатива — пройди бесплатный курс «SQL с нуля» на 92 задачи.

Агрегации (47)

• Топ-5 товаров по выручке — Лёгкая
• Количество заказов по городам — Лёгкая
• Активные категории товаров — Лёгкая
• Суммарные продажи по дням недели — Лёгкая
• Средний чек по категориям с порогом — Средняя
• Воронка конверсий по шагам — Средняя
• Товары с максимальным количеством возвратов — Средняя
• Когортный анализ: удержание по месяцам — Сложная
• RFM-сегментация по квартилям — Сложная
• Средний рейтинг ресторанов по кухне — Лёгкая
• Общая сумма переводов по типу — Лёгкая
• Топ-3 курьера по доставкам — Лёгкая
• Категории с максимальным разбросом цен — Средняя
• Доля отменённых заказов по городам — Средняя
• Пользователи с заказами в каждом месяце квартала — Средняя
• Кумулятивная выручка по дням — Сложная
• Квартильное распределение продавцов — Сложная
• Среднее число товаров в заказе по дням — Средняя
• Процент выполнения плана по отделам — Сложная
• Условная агрегация: активные vs неактивные пользователи — Лёгкая
• Pivot: распределение заказов по дням недели — Средняя
• Условная агрегация: конверсии по устройствам — Лёгкая
• Итоги с промежуточными суммами (ROLLUP-стиль) — Средняя
• Распределение пользователей по ценовым сегментам — Средняя
• Матрица пересечений: пользователи между каналами — Сложная
• Доля выручки по квартилям клиентов — Сложная
• Сравнение метрик текущего и прошлого месяца — Средняя
• Агрегация с фильтром: топ-категории по количеству уникальных покупателей — Лёгкая
• Хит-карта: почасовое распределение заказов по дням — Сложная
• Доля категории в общих продажах — Средняя
• Первая покупка каждого клиента — Лёгкая
• Клиенты с покупкой каждый месяц — Сложная
• Заказы выше среднего чека — Лёгкая
• COUNT с фильтром по дате — Лёгкая
• Средняя длительность сессии — Лёгкая
• MAX и MIN по категориям — Лёгкая
• HAVING — категории с >3 товарами — Лёгкая
• Топ-5 городов по покупателям — Лёгкая
• COUNT DISTINCT с условием — Лёгкая
• Категории со средним чеком выше порога — Средняя
• Заказы по дням недели — Средняя
• Доля платформы в общей выручке — Средняя
• Квинтили по длительности сессии — Сложная
• Wildberries: средний рейтинг товара (взвешенный по recency) — Сложная (Wildberries)
• Avito: листинги без просмотров за 7 дней — Средняя (Avito)
• Товары со средним рейтингом ≥ 4 (HAVING) — Лёгкая
• Stickiness DAU/MAU за неделю — Сложная

JOIN-запросы (37)

• Пользователи без заказов — Лёгкая
• Заказы с информацией о товаре и покупателе — Лёгкая
• Товары без отзывов — Лёгкая
• Менеджеры и их подчинённые — Средняя
• Клиенты с заказами в обоих месяцах — Средняя
• Пользователи с заказами выше среднего по своему городу — Средняя
• Общие подписки двух пользователей — Средняя
• Полная история покупок и возвратов — Сложная
• Взаимные подписки в соцсети — Сложная
• Пользователи без заказов — Лёгкая
• Все комбинации товаров и магазинов — Лёгкая
• Менеджер и его руководитель — Средняя
• Сотрудники, зарабатывающие больше руководителя — Средняя
• Заказы с деталями из трёх таблиц — Сложная
• Цепочка рефералов: кто привёл больше всего — Средняя
• Каннибализация товаров — Сложная
• Заказы с именами клиентов — Лёгкая
• Клиенты без заказов — Лёгкая
• Товары с отзывами и средней оценкой — Лёгкая
• Менеджеры и их подчинённые — Средняя
• Выручка по категориям и брендам — Средняя
• Пересечение покупателей двух магазинов — Средняя
• Полная история взаимодействий пользователя — Средняя
• Цепочка рефералов — Сложная
• Товары, купленные вместе — Сложная
• Многоуровневая структура категорий — Сложная
• Пользователи без заказов (anti-join) — Лёгкая
• Пользователи с покупками во всех категориях (semi-join) — Средняя
• Генерация календарной сетки через CROSS JOIN — Средняя
• Self-join: пары товаров, купленных вместе — Средняя
• Заполнение пропусков в ежедневных данных — Сложная
• Ближайший предыдущий заказ другого пользователя — Сложная
• Пользователи с заказами но без отзывов (anti-join с EXISTS) — Лёгкая
• Сравнение показателей с эталонной группой — Средняя
• Граф рекомендаций — товары на расстоянии 2 — Сложная
• LEFT JOIN для сравнения текущего и прошлого месяца — Лёгкая
• Пользователи купившие все категории товаров — Сложная (Авито)

Оконные функции (78)

• Нумерация заказов клиента — Лёгкая
• Ранг товаров по продажам в категории — Лёгкая
• Изменение выручки день ко дню — Средняя
• Нарастающий итог продаж — Средняя
• Топ-2 заказа каждого клиента — Средняя
• Разделение сотрудников на квартили по зарплате — Средняя
• Время между заказами клиента — Сложная
• Скользящее среднее выручки за 3 дня — Сложная
• Доля продавца в выручке отдела — Сложная
• Процентный ранг зарплат — Лёгкая
• Скользящее среднее за 3 дня — Средняя
• Кумулятивное распределение заказов — Средняя
• Разница с первым и последним значением группы — Сложная
• Разбиение на группы с нарастающей нумерацией — Сложная
• Пользователи с падением активности — Средняя
• Дни между покупками и средний цикл — Сложная
• Аномальные всплески: дни с отклонением > 2σ — Сложная
• Нумерация заказов клиента — Лёгкая
• Ранг сотрудников по зарплате в отделе — Лёгкая
• Топ-2 товара по продажам в каждой категории — Лёгкая
• Разница с предыдущим заказом — Средняя
• Скользящее среднее за 3 дня — Средняя
• Доля каждого товара в выручке категории — Средняя
• Время до следующего заказа — Средняя
• Нарастающая сумма по месяцам в каждой категории — Средняя
• Ранг объявлений по просмотрам с плотным рангом — Средняя
• Разница выручки с лучшим в категории — Средняя
• Первый и последний заказ каждого клиента — Сложная
• Изменение позиции товара в рейтинге — Сложная
• Сегментация по активности с NTILE — Сложная
• Процентное изменение выручки month-over-month — Сложная
• Медианная зарплата по отделам — Сложная
• Ранжирование товаров по выручке в категории — Лёгкая
• Нарастающий итог заказов за месяц — Лёгкая
• Предыдущая покупка клиента — Лёгкая
• Процентиль выручки продавцов — Средняя
• Скользящее среднее за 3 дня — Средняя
• Разница с лучшим результатом в отделе — Средняя
• Доля товара в выручке категории — Средняя
• Обнаружение пробелов в ежедневных визитах — Сложная
• Определение островов активности (gaps-and-islands) — Сложная
• Медианная выручка по регионам — Сложная
• Первая и последняя покупка в каждой категории — Лёгкая
• Номер покупки клиента — Лёгкая
• Кумулятивная сумма с фреймом RANGE vs ROWS — Сложная
• Время между заказами и среднее по всем пользователям — Сложная
• Dense Rank для рейтинга курьеров — Средняя
• Топ-3 товара в каждой категории по выручке — Средняя
• Пользователи с ростом заказов месяц к месяцу — Сложная
• Накопительная выручка нарастающим итогом — Средняя
• Интервал между покупками одного клиента — Средняя
• Последовательные дни активности пользователя — Сложная
• Каждый N-й заказ клиента — Средняя
• Клиенты с ростом среднего чека квартал к кварталу — Сложная
• Скользящее среднее выручки за 7 дней — Средняя (Авиасейлс)
• Running total продаж — Лёгкая
• Доля строки от общей суммы — Лёгкая
• Предыдущий заказ юзера — Лёгкая
• Первый заказ месяца — Лёгкая
• Изменение цены товара — Средняя
• Топ-3 самых дорогих заказа за день — Средняя
• Дедупликация по последнему обновлению — Средняя
• Pace progression — % выполнения плана — Средняя
• Отклонение от среднего по сегменту — Средняя
• Скользящее среднее за 3 дня — Сложная
• Сбер: running total месячной выручки — Средняя (Сбер)
• Avito: рост категории мес-к-месяцу — Средняя (Avito)
• Yandex: 95-й перцентиль ответа API по эндпоинту — Сложная (Yandex)
• Yandex Go: DAU change day-over-day — Лёгкая (Yandex Go)
• T-Bank: 7-day rolling average revenue — Средняя (T-Bank)
• Сбер: первый платёж после большого перерыва — Сложная (Сбер)
• Накопительная сумма продаж по дням — Средняя
• Ранг товаров по выручке внутри категории — Средняя
• Рост выручки месяц к месяцу (LAG) — Сложная
• Выручка по месяцам и рост MoM — Средняя
• Квартили клиентов по тратам (NTILE) — Средняя
• Серии последовательных дней входа — Сложная
• First-touch attribution: источник первой покупки — Средняя

CTE (Common Table Expressions) (39)

• Активные пользователи через CTE — Лёгкая
• Клиенты с заказами выше среднего — Средняя
• Цепочка рефералов — Средняя
• Категории с ростом продаж — Средняя
• Генерация календаря и заполнение пропусков — Сложная
• Последовательные дни активности — Сложная
• Иерархия категорий с глубиной — Сложная
• Топ-3 товара в каждой категории за месяц — Средняя
• Год-к-году рост по категориям — Сложная
• Движение пользователей между сегментами — Сложная
• Полная unit-экономика по когортам — Сложная
• Активные и неактивные пользователи — Лёгкая
• Средний чек новых и повторных клиентов — Лёгкая
• Цепочка дат без пропусков — Средняя
• Когорты регистрации и удержание — Средняя
• Рекурсивное суммирование до порога — Средняя
• Многоуровневые подсчёты: доход → маржа → ROI — Средняя
• Рекурсивная генерация иерархии категорий — Сложная
• Последовательные дни активности (стрики) — Сложная
• Рекурсивный расчёт баланса — Сложная
• Рекурсивный обход графа друзей — Сложная
• Пользователи со средним чеком выше общего — Лёгкая
• Категории товаров с top-3 позициями — Лёгкая
• Рекурсивная генерация календаря — Средняя
• Иерархия сотрудников (рекурсивный CTE) — Сложная
• Многошаговый CTE: активные подписчики с оттоком — Средняя
• Рекурсивная последовательность Фибоначчи — Сложная
• CTE: когорты пользователей по месяцу регистрации — Средняя
• CTE: цепочка рефералов (рекурсивный) — Сложная
• CTE: последовательные месяцы без оттока — Сложная
• CTE: RFM-сегментация шаг за шагом — Средняя
• CTE: дедупликация с выбором последней записи — Лёгкая
• CTE: декомпозиция воронки регистрации — Средняя
• CTE: нарастающий баланс с транзакциями — Средняя
• CTE: рекурсивный расчёт дисконтированной стоимости — Сложная
• CTE: определение категории по кумулятивному вкладу (ABC-анализ) — Средняя
• Яндекс: 3-уровневая иерархия категорий — Средняя (Yandex)
• WB: ABC-анализ товаров (80/15/5) — Сложная (Wildberries)
• Доля категории в общей выручке — Средняя

Подзапросы (39)

• Товары дороже среднего — Лёгкая
• Последний заказ каждого клиента — Лёгкая
• Пользователи, купившие все товары категории — Средняя
• Товары без продаж за последний месяц — Средняя
• Клиенты с заказами в каждом месяце — Средняя
• Второй по величине заказ каждого клиента — Сложная
• Пользователи с монотонно растущими покупками — Сложная
• Определение китов (whale users) — Сложная
• Товары дороже средней цены — Лёгкая
• Клиенты с заказом на максимальную сумму — Лёгкая
• Категории с выручкой выше средней — Лёгкая
• Пользователи, заказавшие все категории — Средняя
• Заказы выше среднего в своём городе — Средняя
• Товары, которые никто не покупал — Средняя
• Второй по величине заказ каждого клиента — Средняя
• Дни с аномальным трафиком — Сложная
• Клиенты, чьи все заказы доставлены — Сложная
• Рекурсивный подсчёт подчинённых — Сложная
• Товары дороже среднего в своей категории — Лёгкая
• Коррелированный подзапрос: последний заказ каждого пользователя — Средняя
• Подзапрос с ALL: продавцы лучше всех в своём регионе — Средняя
• Подзапрос с ANY: сотрудники с зарплатой выше хотя бы одного менеджера — Лёгкая
• Коррелированный подзапрос: второй по величине заказ — Сложная
• Пользователи с заказами в каждом месяце квартала — Сложная
• Подзапрос в SELECT: доля от максимума — Средняя
• Коррелированный подзапрос: товары с продажами выше среднего по категории — Средняя
• EXISTS для поиска пользователей без активности N дней — Сложная
• Подзапрос: пользователи, тратящие больше среднего чека своей когорты — Сложная
• Заказы выше среднего — Лёгкая
• Топ-юзер каждой страны — Лёгкая
• Товары, которые никогда не покупались — Лёгкая
• Юзеры с покупкой в ≥3 категориях — Средняя
• 2-й самый дорогой в категории — Средняя
• Клиенты со ВСЕМИ продуктами (division) — Средняя (Amazon (DataLemur))
• Юзеры без логина за 90 дней (anti-join) — Средняя
• Первый заказ после регистрации (по городам) — Сложная
• Avito: рефералы — кто кого привёл — Средняя (Avito)
• Пользователи с тратами выше среднего — Средняя
• Зарплата выше средней по городу — Сложная

Работа с датами (29)

• Заказы за последние 7 дней — Лёгкая
• Группировка событий по месяцам — Лёгкая
• Возраст аккаунтов в днях — Средняя
• Выручка по дням недели и часам — Средняя
• Среднее время между покупками клиента — Сложная
• Заказы за последние 30 дней — Лёгкая
• Группировка по месяцам — Лёгкая
• Возраст аккаунтов в днях — Лёгкая
• Выручка по кварталам — Средняя
• Дни между заказами клиента — Средняя
• Рост DAU неделя к неделе — Средняя
• Заказы по часам (распределение) — Средняя
• Сезонность продаж по месяцам за 2 года — Сложная
• N-дневное удержание — Сложная
• LTV по когортам за 3 месяца — Сложная
• Выручка по месяцам с форматированием — Лёгкая
• Количество дней с момента последнего заказа — Лёгкая
• Выручка по неделям (ISO week boundaries) — Средняя
• Month-over-Month рост выручки — Средняя
• Year-over-Year сравнение по месяцам — Сложная
• Фискальный квартал: агрегация по нестандартному календарю — Средняя
• Среднее количество дней между заказами по когортам — Средняя
• Определение начала и конца месяца в SQLite — Лёгкая
• Скользящий 7-дневный подсчёт уникальных пользователей — Сложная
• Время до конверсии: распределение по бакетам — Сложная
• Заказы по месяцам (strftime) — Средняя
• Заказы по дням недели — Средняя
• Время до первой покупки (signup → first paid) — Средняя
• Customer churn: кто не покупал 30+ дней — Средняя

Строковые функции (20)

• Поиск товаров по названию — Лёгкая
• Извлечение домена из email — Лёгкая
• Нормализация телефонных номеров — Средняя
• Парсинг тегов и подсчёт популярных — Сложная
• Поиск по названию товара — Лёгкая
• Извлечение домена из email — Лёгкая
• Нормализация телефонных номеров — Средняя
• Подсчёт слов в описании — Средняя
• Парсинг структурированной строки — Сложная
• Длинные названия товаров — Лёгкая (Yandex)
• Email-домены пользователей — Лёгкая (Airbnb (StrataScratch-style))
• Поиск товаров с «Pro» или «Plus» — Лёгкая (Wildberries)
• Капитализация имён — Лёгкая (LeetCode 1667-style)
• Города с пробелом в названии — Лёгкая
• Парсинг адреса — Средняя (Avito)
• Маскировка телефонов — Средняя (T-Bank)
• Группировка по префиксу артикула — Средняя (Wildberries)
• Длина email — топ юзеров — Средняя
• Реверс строки длиной до 20 — Сложная (LeetCode-style)
• Домены email и их частота — Средняя

Условная логика (19)

• Сегментация клиентов по сумме покупок — Лёгкая
• Pivot: конверсия по каналам — Средняя
• Обработка NULL в расчёте скидок — Средняя
• Динамическая категоризация с несколькими условиями — Сложная
• Матрица пересечений: товары, покупаемые вместе — Сложная
• Классификация клиентов по сумме покупок — Лёгкая
• Обработка NULL в данных — Лёгкая
• Замена NULL с помощью COALESCE — Лёгкая
• Pivot: продажи по кварталам в столбцы — Средняя
• Условная агрегация: конверсия по устройствам — Средняя
• Грейдирование сотрудников по нескольким критериям — Средняя
• NULLIF для защиты от деления на ноль — Средняя
• Динамическая сегментация по RFM — Сложная
• Бакетирование и гистограмма — Сложная
• Кросс-табуляция: статус по регионам — Сложная
• Сегментация юзеров по последней активности — Средняя (Сбер)
• T-Bank: bucketing юзеров по сумме покупок — Средняя (T-Bank)
• Сводка по статусам платежей (CASE) — Лёгкая
• Pivot статусов тикетов через CASE — Средняя

Retention-анализ (37)

• Количество новых пользователей по месяцам — Лёгкая
• Retention Day 1 по когортам — Средняя
• Retention D1, D7, D30 для когорты — Сложная
• Когортная таблица по неделям — Средняя
• Кумулятивный retention: доля вернувшихся хотя бы раз за N дней — Сложная
• Базовое удержание Day-1 — Лёгкая
• Помесячное удержание по когортам — Средняя
• Скользящий retention за 7 дней — Средняя
• Треугольная матрица удержания — Сложная
• Retention с сегментацией по активности — Сложная
• Простой Day-1 retention — Лёгкая
• Retention по когортам (Day 1, 7, 30) — Средняя
• N-day retention curve для одной когорты — Средняя
• Rolling retention (удержание за любой день в окне) — Сложная
• Resurrection: пользователи вернувшиеся после 30+ дней неактивности — Сложная
• Еженедельный retention по когортам (матрица) — Сложная
• Месячный retention с классификацией: new, retained, resurrected, churned — Сложная
• Простой retention по дню недели — Лёгкая
• Retention с учётом подписочного плана — Средняя
• Retention funnel: Day-1, Day-3, Day-7, Day-14, Day-30 — Средняя
• Day-7 Retention по когортам регистрации — Сложная (VK)
• D1 retention одной когорты — Лёгкая
• Возвращаемость по неделям — Лёгкая
• Cohort retention D1/D7/D30 — Средняя
• Retention по платформам — Средняя
• Месячный churn — Средняя
• Net Revenue Retention (NRR) — Средняя
• Rolling 30-day retention — Сложная
• Ozon: месячный retention по когортам регистрации — Сложная (Ozon)
• Yandex: WAU vs DAU — отношение активности — Средняя (Yandex)
• Avito: % покупателей, вернувшихся в течение 14 дней — Средняя (Avito)
• WB: D7 retention по неделям регистрации — Сложная (Wildberries)
• Yandex Music: rolling retention 30 дней — Средняя (Yandex Music)
• Сбер: NN-day retention pivot — Сложная (Сбер)
• Cohort retention: D7 по неделям — Сложная
• Retention triangle (D1/D7/D30) — Сложная
• Retention по каналу привлечения — Средняя

Воронки (31)

• Простая воронка по этапам — Лёгкая
• Воронка с конверсией между шагами — Средняя
• Точка максимального оттока в воронке — Средняя
• Воронка с учётом порядка событий — Сложная
• Время прохождения воронки по когортам — Сложная
• Простая воронка регистрации — Лёгкая
• Воронка покупки по источникам трафика — Средняя
• Воронка с временными ограничениями — Средняя
• A/B тест воронки оформления заказа — Сложная
• Воронка с атрибуцией drop-off причин — Сложная
• Простая воронка регистрации — Лёгкая
• Воронка с ограничением по времени между шагами — Средняя
• Attributed funnel: конверсия по источникам трафика — Средняя
• Воронка подписки с drop-off анализом — Сложная
• Многошаговая воронка с временными окнами и сегментацией — Сложная
• Конверсия воронки signup → first_payment — Средняя (Яндекс Практикум)
• Конверсия view → click — Лёгкая
• Drop-off по шагам — Лёгкая
• Конверсия за 24 часа после регистрации — Лёгкая
• Первый и последний шаг юзера — Средняя
• Воронка с порядком шагов — Средняя (TikTok (DataLemur))
• Attribution с lookback 7 дней — Средняя (Facebook Ads (StrataScratch))
• Воронка по utm_source — Средняя
• Sankey: переходы между шагами — Сложная (Mixpanel-style)
• Wildberries: воронка checkout (4 шага) — Средняя (Wildberries)
• Ozon: drop-off rate между шагами — Лёгкая (Ozon)
• T-Bank: воронка кредитной заявки с временем — Сложная (T-Bank)
• T-Bank: воронка signup → KYC → first_deposit — Средняя (T-Bank)
• Авито: воронка просмотра объявления → контакт → сделка — Лёгкая (Avito)
• Ozon: drop-off между этапами оформления заказа — Средняя (Ozon)
• Воронка по событиям в одной сессии — Сложная

Анализ выручки (17)

• ARPU по месяцам — Лёгкая
• Рост выручки месяц к месяцу — Лёгкая
• ARPPU и доля платящих — Средняя
• Прогноз LTV по когортам — Средняя
• Разбивка выручки: новые vs возвращающиеся — Сложная
• ARPU: средняя выручка на пользователя — Лёгкая
• MRR и динамика подписок — Средняя
• ARPPU по когортам — Средняя
• Unit-экономика: LTV, CAC, ROI — Сложная
• Разложение MRR: new, expansion, churn — Сложная
• Когортный LTV: выручка по месяцам жизни — Средняя
• MRR Waterfall: новый, expansion, contraction, churn — Сложная
• Средняя выручка на пользователя (ARPU) по месяцам — Лёгкая
• Expansion/contraction revenue по когортам — Сложная
• Take rate маркетплейса по категориям — Средняя
• Топ-1 категория по выручке за каждый месяц — Средняя (Wildberries)
• Доля выручки от топ-10% клиентов (правило Парето) — Сложная (Ozon)

Сессионизация (10)

• Определение сессий по тайм-ауту 30 минут — Средняя
• Статистика сессий: длительность и глубина — Сложная
• Bounce rate по лендингам — Сложная
• Yandex: группировка событий в сессии (gap > 30 мин) — Сложная (Yandex)
• Avito: длительность сессий пользователя — Средняя (Avito)
• Авито: sessionization по 30-мин промежутку — Сложная (Avito)
• Ozon: средняя длительность сессий — Средняя (Ozon)
• Сессионизация: timeout 30 минут — Сложная
• Средняя длительность сессии (минуты) — Сложная
• Bounce rate: сессии только с одним событием — Средняя

RFM-анализ (14)

• RFM-метрики для каждого клиента — Лёгкая
• RFM-сегментация: присвоение баллов — Средняя
• RFM-сегменты: Champions, At Risk, Lost — Сложная
• Базовый RFM-анализ — Лёгкая
• RFM-скоринг с присвоением баллов (1-5) — Средняя
• RFM: матрица миграции между периодами — Сложная
• RFM-сегменты с автоматическими порогами (квартили) — Средняя
• RFM: кросс-анализ сегмент × канал привлечения — Сложная
• Tinkoff: RFM-сегментация юзеров (квартили) — Сложная (T-Bank)
• Wildberries: топ-сегмент RFM (champions: R=1, F=1, M=1) — Средняя (Wildberries)
• WB: RFM-сегментация покупателей — Сложная (Wildberries)
• X5: топ-25% покупателей по revenue — Средняя (X5)
• Avito: классификация по сегментам RFM-light — Средняя (Avito)
• RFM-сегмент: champions — Сложная

A/B-тестирование (31)

• Среднее значение метрики по группам A/B-теста — Лёгкая
• Проверка SRM (Sample Ratio Mismatch) — Средняя
• Конверсия и средний чек по группам эксперимента — Средняя
• Посуточная динамика метрики эксперимента — Сложная
• Базовые метрики A/B-теста — Лёгкая
• A/B-тест: метрики по сегментам — Средняя
• A/B-тест: SRM-проверка (Sample Ratio Mismatch) — Средняя
• A/B-тест: Bootstrap-оценка доверительного интервала — Сложная
• A/B-тест: lift по метрикам и peeking-диагностика — Сложная
• Базовые метрики A/B-теста — Лёгкая
• A/B-тест: проверка предэкспериментального смещения — Средняя
• A/B-тест: ratio метрика (выручка на сессию) — Средняя
• A/B-тест: кумулятивная конверсия по дням (sequential) — Сложная
• A/B-тест: сегментный анализ эффекта — Сложная
• A/B-тест: разница конверсий с округлением — Средняя (Тинькофф)
• CR контроля и теста — Лёгкая
• SRM check — соотношение групп — Лёгкая
• Uplift абсолютный и относительный — Средняя
• ARPU между вариантами — Средняя
• Сегментный uplift по платформам — Средняя
• Доверительный интервал CR (нормальная аппроксимация) — Средняя
• AA-test sanity check — Сложная
• Tinkoff: конверсия по группам A/B-теста — Лёгкая (T-Bank)
• Yandex: lift в группах А/B-теста по дням — Средняя (Yandex)
• VK: статистическая значимость A/B (chi-squared компонент) — Сложная (VK)
• VK: A/B тест — конверсия в группах — Лёгкая (VK)
• T-Bank: A/B тест — средний чек по группам с выбросами — Средняя (T-Bank)
• Yandex Метрика: SRM-чек для A/B-теста — Сложная (Yandex)
• Sample Ratio Mismatch проверка — Средняя
• A/B конверсия + lift через SQL — Средняя
• A/A check — нулевая гипотеза в группах — Сложная

Дедупликация (3)

• Дедупликация клиентов с одинаковым email — Средняя
• Последний заказ каждого пользователя — Средняя
• Dedup: оставить последнее обновление — Средняя

Ранжирование (15)

• Percentile: для каждого юзера показать на каком месте по выручке (top-N%) — Средняя (Yandex)
• Топ-N товаров через ROW_NUMBER — Лёгкая
• Самый дорогой товар в категории — Лёгкая
• Топ-3 продавца в каждом городе — Средняя (Amazon (DataLemur))
• RANK vs DENSE_RANK — Средняя
• PERCENT_RANK зарплат — Средняя (Facebook (StrataScratch))
• Медианная зарплата по департаменту — Средняя
• N-й по величине заказ — Средняя
• Топ-25% юзеров по LTV — Сложная (Ozon)
• Второй пик активности — Сложная (Yandex Music)
• Изменение позиции YoY — Сложная (DataLemur)
• Ozon: топ-3 продавца по выручке в каждой категории — Средняя (Ozon)
• Топ-3 товара в каждой категории — Средняя
• N-я покупка каждого клиента (3-я) — Средняя
• Pareto: какие 20% юзеров дают 80% выручки — Сложная

Промежутки и серии (gaps-and-islands) (11)

• Gaps & Islands: определить непрерывные периоды активности юзера — Сложная (Tinkoff)
• Подряд активные дни — Средняя
• Разрывы в нумерации заказов — Средняя (Apple (DataLemur))
• Самая долгая полоса прибыли — Средняя
• Слияние перекрывающихся периодов — Сложная (Stripe-style)
• Островки активности по типу события — Сложная
• Группы соседних строк (run-length encoding) — Сложная (LeetCode 1454-style)
• Минимальное покрывающее множество периодов — Сложная (X5 Retail-style)
• Самая длинная серия активных дней — Сложная
• Периоды непрерывной подписки — Сложная
• Срывы streak (когда прервалась серия) — Средняя

Временные ряды (15)

• Year-over-Year рост revenue по месяцам — Средняя (Сбер)
• Ежедневный счётчик заказов — Лёгкая
• Rolling 7-day average DAU — Средняя
• WoW изменение метрики — Средняя
• Скользящая медиана за 5 дней — Средняя
• Date spine — заполнение пропусков — Средняя (Snapchat (DataLemur))
• Текущая полоса активных дней — Средняя
• Sessionization — сшивка событий в сессии — Сложная (Mixpanel-style)
• Аномальные дни — Сложная
• Сравнение метрики с прошлым годом — Сложная
• Часовой пояс — агрегация по локальной дате — Сложная (Yandex)
• X5: дни без продаж в магазине — Сложная (X5)
• Yandex Лавка: streak — самая длинная подряд серия покупок юзера — Сложная (Yandex)
• Сбер: rolling 7-day average транзакций — Средняя (Сбер)
• Anomaly detection: z-score выручки по дням — Сложная

Пивот (поворот таблицы) (11)

• Conditional aggregation: pivot статусов заказов в одну строку на юзера — Средняя (Ozon)
• Заказы по статусам в одну строку — Лёгкая
• Выручка по месяцам в колонках — Лёгкая
• Воронка горизонтально — Средняя
• MoM выручка + рост в одной строке — Средняя
• Pivot заказов по дням недели — Средняя (Avito)
• Crosstab платформы × кампании — Средняя (DataLemur)
• Выручка за 4 последние недели — Сложная
• Cohort retention матрица — Сложная (Mixpanel-style)
• Yandex: pivot заказов по дням недели — Сложная (Yandex)
• Pivot выручки по месяцам в колонки — Средняя

Рекурсивные запросы (7)

• Recursive CTE: построить иерархию категорий с уровнями вложенности — Сложная (Wildberries)
• Date spine: даты диапазона — Средняя
• Числовая последовательность 1..N — Средняя
• Глубина рефералов в дереве — Сложная (T-Bank-style)
• Bill-of-materials развёртка — Сложная (Wildberries-style)
• Путь в дереве категорий — Сложная
• Recursive CTE: цепочка менеджеров — Сложная

Медиана и перцентили (4)

• T-Bank: медианный чек по дням — Средняя (T-Bank)
• Ozon: 90-й perсентиль времени доставки — Лёгкая (Ozon)
• VK: разница между mean и median (skewness check) — Средняя (VK)
• Percentile-распределение длительности сессий — Средняя

ltv (5)

• Subscription: 6-месячный LTV когорты — Средняя (subscription)
• X5: ARPPU vs ARPU за месяц — Лёгкая (X5)
• LTV по cohort за первый год — Сложная
• CAC Payback Period в месяцах — Сложная
• Contribution margin на пользователя — Средняя

Аудит и качество данных (2)

• Авито: найти дубликаты заказов (audit) — Средняя (Avito)
• Data quality check: orphan users — Лёгкая

Гайды и подготовка к собесу

• Бесплатный курс SQL с нуля — 10 уроков, 92 задачи
• SQL практика онлайн — план и чек-лист готовности
• SQL-задачи с собесов — топ-10 шаблонов
• Аналитик данных с нуля — roadmap 6-12 месяцев
• Собеседование аналитика данных — полная подготовка

Часто задаваемые вопросы

Что такое SQL-тренажёр и как он работает?

Это интерактивная среда для решения SQL-задач прямо в браузере. Открываешь задачу — видишь схему БД и условие. Пишешь SQL в редакторе, нажимаешь «Запустить» — запрос исполняется через SQLite или PostgreSQL в WebAssembly (без сервера). Кнопка «Проверить» сравнивает результат с эталоном. На zasqlpython.ru — 521 задача по 18 темам.

Какие задачи в SQL-тренажёре бесплатны?

Первые 5 SQL-задач — без регистрации. После регистрации (30 секунд) дополнительно открываются ещё 5 free-задач, а также 5 free на других тренажёрах (Python, кейсы, метрики). Полный доступ ко всем 521 SQL-задачам + 532 Python + 564 кейса + 394 метрики + AI-собес без лимитов — в Pro 1999 ₽/мес. Если нужна только база — пройди наш бесплатный курс «SQL с нуля» на /course (10 уроков, 92 задачи — всё открыто без Pro).

Какой SQL диалект используется в тренажёре?

Два диалекта на выбор: SQLite (быстрее, идеально для обучения) и PostgreSQL 16 (полный продакшен-диалект через PGlite WASM). На каждой задаче можно переключить вкладку. SQLite запускается мгновенно, PostgreSQL — после ~1 сек seed.

Сколько SQL-задач нужно решить перед собесом аналитика?

Junior — 50-70 задач (фокус: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, базовые подзапросы). Middle — 150-200 (+ оконные функции, CTE, gaps-and-islands). Senior — все 521 + блог-серия «SQL с нуля до Window Functions».

Можно ли решать SQL-задачи без регистрации?

Да, первые 5 задач каждого тренажёра видны без аккаунта. Регистрация открывает прогресс между устройствами и доступ к 5 free задачам на каждый раздел.

Какие темы SQL покрывает тренажёр?

23 тем: оконные функции (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD, SUM OVER), все типы JOIN, агрегация и GROUP BY, подзапросы и CTE (включая рекурсивные), gaps-and-islands, когортный анализ, RFM-сегментация, воронки конверсии, retention, A/B-тесты в SQL, работа с датами и строками.

Тренажёр работает на телефоне?

Да, SQL-редактор адаптирован под mobile. Но на маленьком экране набирать длинные запросы менее удобно, поэтому для серьёзной практики рекомендую десктоп или планшет.