Retention-витрина с инкрементальным обновлением

Условие задания

**Компания:** ВК

**Контекст:** Нужно построить витрину retention по когортам (месяц регистрации) с возможностью инкрементального обновления. Витрина должна обновляться ежедневно, но не пересчитывать все данные с нуля.

[см. код в задании]

**Задание:**
1. Напишите SQL для создания retention-витрины (когорта x месяц жизни → процент активных)
2. Реализуйте инкрементальное обновление: пересчитывать только затронутые когорты
3. Объясните, какие когорты нужно пересчитывать при ежедневном обновлении

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

CREATE TABLE mart_retention (
    cohort_month DATE,
    lifetime_month INT,    -- 0, 1, 2, ...
    cohort_size INT,
    active_users INT,
    retention_pct NUMERIC(5,2),
    calculated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    PRIMARY KEY (cohort_month, lifetime_month)
);

Темы

retention витрина инкремент когорта CTE

Подсказки

• Когорта определяется по DATE_TRUNC(month, registered_at)
• При инкрементальном обновлении пересчитывайте текущий и предыдущий месяц
• Retention = COUNT(DISTINCT active_users) / COUNT(DISTINCT cohort_users)

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Retention-витрина с инкрементальным обновлением"?

Это задание для уровня medium. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «data_engineering» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: retention, витрина, инкремент, когорта, CTE.

Сколько времени даётся на решение?

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.

Где ещё потренироваться по теме «data_engineering»?

На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «data_engineering», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания