11月结束后，小牛同学需要对其在某宝的网店就11月份用户交易情况和产品情况进行分析以更好的经营小店。

已知产品情况表product_tb如下（其中，item_id指某款号的具体货号，style_id指款号，tag_price表示标签价格，inventory指库存量）：

11月份销售数据表sales_tb如下（其中，sales_date表示销售日期，user_id指用户编号，item_id指货号，sales_num表示销售数量，sales_price表示结算金额）：

请你统计每款的动销率（pin_rate，有销售的SKU数量/在售SKU数量）与售罄率（sell-through_rate，GMV/备货值，备货值=吊牌价*库存数），按style_id升序排序，以上例子的输出结果如下：

示例1

输出

A|8.33|7.79 B|14.81|11.94 C|10.26|8.75

题解

11月结束后，小牛同学需要对其在某宝的网店就11月份用户交易情况和产品情况进行分析以更好的经营小店。

11月份销售数据表sales_tb如下（其中，sales_date表示销售日期，user_id指用户编号，item_id指货号，sales_num表示销售数量，sales_price表示结算金额）：

请你统计连续2天及以上在该店铺购物的用户及其对应的次数（若有多个用户，按user_id升序排序），以上例子的输出结果如下：

示例1

输出

10|2

题解

牛客某页面推出了数据分析系列直播课程介绍。用户可以选择报名任意一场或多场直播课。

已知课程表course_tb如下（其中course_id代表课程编号，course_name表示课程名称，course_datetime代表上课时间）：

用户行为表behavior_tb如下（其中user_id表示用户编号、if_vw表示是否浏览、if_fav表示是否收藏、if_sign表示是否报名、course_id代表课程编号）：

请你统计每个科目的转换率（sign_rate(%)，转化率=报名人数/浏览人数，结果保留两位小数）。

注：按照course_id升序排序。

示例1

输出

1|Python|50.00 2|SQL|83.33 3|R|50.00

题解

牛客某页面推出了数据分析系列直播课程介绍。用户可以选择报名任意一场或多场直播课。

已知课程表course_tb如下（其中course_id代表课程编号，course_name表示课程名称，course_datetime代表上课时间）：

上课情况表attend_tb如下（其中user_id表示用户编号、course_id代表课程编号、in_datetime表示进入直播间的时间、out_datetime表示离开直播间的时间）：

请你统计直播开始时（19：00），各科目的在线人数，以上例子的输出结果为（按照course_id升序排序）：

示例1

输出

1|Python|4 2|SQL|2 3|R|1

题解

牛客某页面推出了数据分析系列直播课程介绍。用户可以选择报名任意一场或多场直播课。

已知课程表course_tb如下（其中course_id代表课程编号，course_name表示课程名称，course_datetime代表上课时间）：

上课情况表attend_tb如下（其中user_id表示用户编号、course_id代表课程编号、in_datetime表示进入直播间的时间、out_datetime表示离开直播间的时间）：

请你统计每个科目的平均观看时长（观看时长定义为离开直播间的时间与进入直播间的时间之差，单位是分钟），输出结果按平均观看时长降序排序，结果保留两位小数。

示例1

题解

牛客某页面推出了数据分析系列直播课程介绍。用户可以选择报名任意一场或多场直播课。

已知课程表course_tb如下（其中course_id代表课程编号，course_name表示课程名称，course_datetime代表上课时间）：

用户行为表behavior_tb如下（其中user_id表示用户编号、if_vw表示是否浏览、if_fav表示是否收藏、if_sign表示是否报名、course_id代表课程编号）：

上课情况表attend_tb如下（其中user_id表示用户编号、course_id代表课程编号、in_datetime表示进入直播间的时间、out_datetime表示离开直播间的时间）：

请你统计每个科目的出勤率（attend_rate(%)，结果保留两位小数），出勤率=出勤（在线时长10分钟及以上）人数 / 报名人数，输出结果按course_id升序排序，以上数据的输出结果如下：

示例1

输出

1|Python|75.00 2|SQL|60.00 3|R|66.67

题解

牛客某页面推出了数据分析系列直播课程介绍。用户可以选择报名任意一场或多场直播课。

已知课程表course_tb如下（其中course_id代表课程编号，course_name表示课程名称，course_datetime代表上课时间）：

上课情况表attend_tb如下（其中user_id表示用户编号、course_id代表课程编号、in_datetime表示进入直播间的时间、out_datetime表示离开直播间的时间）：

请你统计每个科目最大同时在线人数（按course_id排序），以上数据的输出结果如下：

示例1

输出

1|Python|4 2|SQL|4 3|R|3

题解