Воронка из сырых событий

Условие задания

**Компания:** Озон

**Контекст:** Нужно построить витрину воронки покупки из сырых событий. Шаги воронки: visit → search → product_view → add_to_cart → checkout → purchase.

[см. код в задании]

**Задание:**
1. Напишите SQL для расчёта воронки за день (количество уникальных пользователей на каждом шаге)
2. Добавьте конверсию между шагами и общую конверсию
3. Оформите как витрину с ежедневным обновлением

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

CREATE TABLE mart_funnel_daily (
    dt DATE PRIMARY KEY,
    step_1_visit INT,
    step_2_search INT,
    step_3_view INT,
    step_4_cart INT,
    step_5_checkout INT,
    step_6_purchase INT,
    cr_visit_search NUMERIC(5,1),
    cr_search_view NUMERIC(5,1),
    cr_view_cart NUMERIC(5,1),
    cr_cart_checkout NUMERIC(5,1),
    cr_checkout_purchase NUMERIC(5,1),
    cr_total NUMERIC(5,2),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- Ежедневное обновление (идемпотентно)
DELETE FROM mart_funnel_daily WHERE dt = CURRENT_DATE - 1;
INSERT INTO mart_funnel_daily
SELECT ... FROM daily_funnel;

Темы

воронка CTE конверсия events витрина

Подсказки

• Воронка считается по уникальным пользователям, совершившим хотя бы одно событие шага
• Конверсия = users_step_N / users_step_N-1
• Пользователь может пропустить шаг; считайте, что он выполнил шаг, если было событие

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Воронка из сырых событий"?

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: воронка, CTE, конверсия, events, витрина.

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