Метрики качества доставки: SLA, OTIF, ETA

Условие задания

**Контекст:** Вы — аналитик в сервисе доставки еды. Нужно оценить качество операций за последнюю неделю и определить проблемные зоны.

**Данные:** за неделю выполнено 42 000 заказов:

| Метрика | Значение |
|---|---|
| Заказов всего | 42 000 |
| Доставлено вовремя (≤ `promised ETA`) | 33 600 |
| Доставлено с полной комплектацией | 39 900 |
| Доставлено вовремя И с полной комплектацией | 32 760 |
| Средний `promised ETA` | 40 мин |
| Средний `actual ETA` | 46 мин |
| Заказов с `actual ETA` > 60 мин | 3 780 |

**Задание:**
1. Рассчитайте `SLA compliance` (% доставок вовремя).
2. Рассчитайте `OTIF` (On Time In Full).
3. Рассчитайте среднее отклонение от `ETA` и долю критических задержек.
4. Какую метрику качества приоритизировать и почему?

Темы

SLA OTIF ETA доставка качество

Подсказки

• SLA compliance = доставлено вовремя / всего заказов
• OTIF = доставлено вовремя И полностью / всего заказов
• Критическая задержка — когда фактическое время > 60 мин (1.5× promised ETA)

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Метрики качества доставки: SLA, OTIF, ETA"?

Это задание для уровня Junior. Подходит для начинающих аналитиков, проверяет базовые знания SQL/Python/статистики.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Метрики» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: SLA, OTIF, ETA, доставка, качество.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 5-10 минут — проверяется скорость и базовая грамотность. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Метрики»?

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

← Все задания