Есть таблица событий пользователей маркетплейса. Нужно построить недельный retention: для каждой недельной когорты регистрации показать, какая доля пользователей возвращалась (совершала любое событие) на неделе 0, 1, 2, ... после регистрации.
Таблица `events`:
| user_id | event_ts | event_type |
|---------|---------------------|------------|
| 1 | 2026-01-05 10:00:00 | signup |
| 1 | 2026-01-06 12:00:00 | view |
| 1 | 2026-01-14 09:00:00 | purchase |
| 2 | 2026-01-05 11:00:00 | signup |
| 2 | 2026-01-20 08:00:00 | view |
| 3 | 2026-01-12 15:00:00 | signup |
Дата регистрации = минимальный `event_ts` пользователя. Неделя когорты — понедельник недели регистрации. Нужен результат: когорта, номер недели, число вернувшихся, retention rate относительно размера когорты.
Это задание для уровня medium. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.
Подобные задания в категории «SQL» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 30-60 минут с обсуждением подходов, оптимизаций и trade-off. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть 520+ SQL задач в песочнице с автопроверкой кода, конспекты SQL для аналитика, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания