Когортный retention по неделям

Условие задания

**Данные:** таблица событий входа `logins`:

[см. код в задании]

**Задание:** постройте недельный когортный retention.
1. Когорта пользователя = неделя его **первого** входа.
2. Для каждой когорты посчитайте, какая доля пользователей возвращалась на неделе 0, 1, 2, … относительно когортной недели.
3. Выведите `cohort_week`, `week_offset`, `retention_pct`.

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

CREATE TABLE logins (
    user_id    BIGINT NOT NULL,
    login_date DATE   NOT NULL
);

Темы

cohort retention date_trunc self-join аналитика

Подсказки

• Сначала найдите первую неделю каждого юзера: `MIN(date_trunc('week', login_date))`.
• week_offset = разница в неделях между неделей события и когортной неделей.
• retention% = вернувшиеся на offset / размер когорты × 100. Размер когорты — COUNT DISTINCT юзеров с offset = 0.

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Когортный retention по неделям"?

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

На каких собеседованиях встречается такая задача?

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. Тематика: cohort, retention, date_trunc, self-join, аналитика.

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 «SQL»?

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