Python: первая покупка по когортам — OZON

Условие задания

**Компания:** OZON

**Данные:** DataFrame `orders`:

| Столбец | Тип | Описание |
|---------|-----|----------|
| user_id | int | ID пользователя |
| order_date | date | Дата заказа |
| amount | float | Сумма |

**Задание:**
1. Определите когорту каждого пользователя (месяц первой покупки)
2. Постройте retention-таблицу: % пользователей, совершивших покупку через 1, 2, 3... месяцев после первой
3. Визуализируйте retention heatmap

Темы

когорты retention pandas pivot_table

Подсказки

• Когорта = месяц минимальной order_date по user_id
• Period = разница в месяцах между order_date и cohort_date
• pivot_table для построения retention matrix

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Python: первая покупка по когортам — 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: когорты, retention, pandas, pivot_table.

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