Python: аналитика полок — CTR, показы, консолидация — OZON

Условие задания

**Компания:** OZON

**Контекст:** Есть данные о «полках» (shelf) на главной странице маркетплейса. Каждая полка содержит подборку товаров.

**Данные:** DataFrame `shelves`:

| Столбец | Тип | Описание |
|---------|-----|----------|
| shelf_id | int | ID полки |
| shelf_name | str | Название («Бестселлеры», «Бестселлеры 2», «Новинки» и т.д.) |
| user_id | int | ID пользователя |
| impressions | int | Число показов |
| clicks | int | Число кликов |
| date | date | Дата |

**Задание:**
1. Посчитайте CTR по каждой полке
2. Посчитайте среднее число показов на уникального пользователя по полке
3. Консолидируйте полки-дубли: «Бестселлеры», «Бестселлеры 2», «Бестселлеры_v2» → «Бестселлеры»

Темы

pandas groupby CTR консолидация

Подсказки

• CTR = SUM(clicks) / SUM(impressions), не среднее по строкам
• Для консолидации используйте регулярное выражение или str.replace
• Показы на пользователя: сначала groupby shelf+user, потом среднее

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Python: аналитика полок — CTR, показы, консолидация — OZON"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Python» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: pandas, groupby, CTR, консолидация.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Python»?

На zasqlpython.ru есть 482 Python задачи с проверкой через Pyodide, конспекты Python и pandas, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания