Сессионизация просмотров: разрыв 30 минут через LAG

Условие задания

**Контекст:** Вы продуктовый аналитик стримингового медиасервиса. Продакт хочет понять «глубину» сессий: сколько единиц контента смотрят за один заход и сколько времени длится сессия. В системе нет явного `session_id` — есть только поток событий просмотра. Договорились с командой: если между двумя соседними событиями одного пользователя прошло **больше 30 минут**, это уже новая сессия.

[см. код в задании]

**Задание:**
1. Присвойте каждому событию синтетический `session_id`, уникальный в рамках пользователя, используя правило «разрыв > 30 минут = новая сессия».
2. Для каждой сессии посчитайте: число событий, длительность в минутах (от первого до последнего события), число уникальных единиц контента.
3. Выведите итоговую метрику по сервису: среднее число событий на сессию и среднюю длительность сессии.

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

CREATE TABLE play_events (
  user_id    BIGINT NOT NULL,
  content_id BIGINT NOT NULL,
  played_at  TIMESTAMP NOT NULL
);

Темы

sessionization LAG window-functions running-sum analytics

Подсказки

• Внутри партиции по user_id и сортировки по played_at возьмите время предыдущего события через LAG(played_at).
• Поставьте флаг is_new_session = 1, когда предыдущего события нет ИЛИ разрыв > 30 минут, иначе 0.
• Нарастающая сумма этих флагов SUM(...) OVER (ORDER BY played_at) даёт порядковый номер сессии внутри пользователя — это и есть session_id.

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Сессионизация просмотров: разрыв 30 минут через LAG"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

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: sessionization, LAG, window-functions, running-sum, analytics.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. 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