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sql求和前沿信息_Sql求和sum(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

sql求和

SQL面试必备：累计求和问题的解决方案大家好！今天我们来聊聊SQL面试中的经典问题——累计求和。这个问题在面试中出现的概率非常高，达到了85%以上！面试官通常会要求你口头解释SQL逻辑，所以提前准备好非常重要哦！【累计求和问题】这个问题要求我们计算每个用户每个月的消费金额占比。为了实现这一点，我们需要输出每个月的消费金额以及该用户总的消费金额。这需要用到窗口函数sum() over (partition by)来计算。希望这些信息对大家有帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦～下一期我们会详细讲解滑动求和的窗口函数。

𐟓š 2026数据库第六周作业攻略 𐟌Ÿ 题目1: 计算sales表中销售数量的总和 𐟔 答案: 使用SQL的SUM函数来计算sales表中quantity列的总和。 𐟒ᠩ☧› 找出每个产品的平均销售金额 𐟔 答案: 通过SQL的AVG函数，我们可以轻松计算出每个产品的平均销售金额。 𐟏† 题目3: 销售数量最多的产品及其数量 𐟔 答案: 通过SQL的GROUP BY和ORDER BY子句，我们可以找出销售数量最多的产品及其对应的销售数量。 𐟓Š 题目4: 按月列出总销售额 𐟔 答案: 利用SQL的GROUP BY子句，我们可以将销售额按月份分组并列出。 𐟓… 题目5: 列出2023年每个产品的销售日期 𐟔 答案: 通过SQL的GROUP_CONCAT函数，我们可以将每个产品的销售日期连接成一个字符串，并按产品名称分组。 𐟓š 知识点回顾: 1️⃣ COUNT(): 计算特定列中的非空值数量。 2️⃣ SUM(): 求和函数，用于计算数值列的总和。 3️⃣ AVG(): 计算平均值。 4️⃣ MIN(): 查找最小值。 5️⃣ MAX(): 查找最大值。 6️⃣ GROUP_CONCAT(): 将多行数据连接成一个字符串。 7️⃣ GROUP BY: 对结果集进行分组。 8️⃣ HAVING: 对分组后的数据进行过滤。

两周搞定SQL：从零开始到实战 𐟌Ÿ个人经历：作为一名数据分析师，我已经成功转正并在一家电商公司工作了大半年。我的专业是财务管理，去年通过三个月的培训成功转行。 𐟌𑥭椹过程：在学习数据分析的过程中，我走了不少弯路，尤其是因为没有基础，对SQL感到非常困难。虽然做了很多攻略和查阅了很多资料，但效果一般。后来，我决定报班学习，跟着课程进度走，才发现SQL其实非常简单！ 𐟚€两周学习计划：如果你是自学，如何学习SQL呢？以下是我的建议：入门课程：在某站上找到戴师兄的SQL课程，简单易懂，三小时内可以看完，初步入门。阅读《SQL必知必会》，这两门课程加起来不到一周时间，就能让你对SQL有个基本的了解。刷题进阶：网站：牛客网和LeetCode 重点：查找语句部分。有时间的话自己敲一遍代码，没时间就听讲解，脑子里过一下有思路就行，因为面试一般都是讲思路。常见题型：排序类问题（普通排序、窗口排序）筛选问题留存率、复购率、完播率等复合指标计算问题新用户数、连续登陆、最长连续登陆问题中位数问题（不常见）行列转置（不常见）偏移类求和求平均问题（LAG、LEAD函数）工作中常用函数： LEFT JOIN、INNER JOIN 窗口函数 SUM(CASE WHEN)、COUNT(DISTINCT CASE WHEN)非常好用 CONCAT(SUBSTR()) DATE、YEAR、DATADIFF、DATA_ADD UNION ALL 掌握这些内容，基本上可以应对面试和工作中的SQL问题。如果你想要更有把握，可以找一些大厂的SQL题目来练习。

𐟚€ SQL数据分析快速入门与进阶指南 𐟔 想要快速掌握SQL并应用于数据分析？这里有一份简洁的学习路径，助你轻松应对面试和实际工作！ 𐟓【入门基础】 ⏺ 观看小破站大师兄的SQL课程，仅需三小时，即可快速入门。 ⏺ 掌握SQL必知必会知识点，一周内即可完成。 𐟓【刷题练习】 ➡️ 直接开始刷题，推荐牛客网和LeetCode。优先选择牛客网，小破站有UP主讲解牛客网全题。 ➡️ 集中练习查找语句部分，删改部分可略过。时间允许的话，自己敲一遍代码，时间紧张则听讲解理解思路。 ➡️ LeetCode的部分题目难度较高，可暂时不做。 ✔️ 两周内完成刷题，逐步补齐语法漏洞，培养代码思维。解答难题时，选择最易理解的解法。 𐟓【常见题型】 ▶️ 排序类问题（普通排序、窗口排序） ▶️ 复合指标计算（如留存率、复购率、完播率） ▶️ 新用户数、连续登陆、最长连续登陆问题 ▶️ 中位数问题（不常见） ▶️ 行列转置（不常见） ▶️ 偏移类求和求平均问题（LAG、LEAD函数） 𐟑† 以上题型覆盖了面试中约90%的问题，具体解法可通过小破站或百度搜索关键词获取。 𐟓【工作中常用函数】 ▶️ LEFT JOIN、INNER JOIN ▶️ 窗口函数 ▶️ SUM(CASE WHEN)、COUNT(DISTINCT CASE WHEN) ▶️ CONCAT(SUBSTR()) ▶️ DATE、YEAR函数 ▶️ UNION ALL

𐟕’ 员工任务时间重叠？SQL技巧来帮你！ 𐟌 在现代企业中，HR部门面临着如何准确跟踪员工在特定任务上工作时间有效性的挑战。由于员工在同一任务上可能多次打断或继续工作，导致时间重叠，因此需要计算每个任务的有效工作时长，排除重叠的时间段。 𐟓Š 为了解决这个问题，我们创建了一张名为 work_logs 的表，记录了任务的开始和结束时间。表结构如下： task_id: 任务ID start_time: 开始工作时间 end_time: 结束工作时间 𐟔 现在，让我们看看两种解决这个问题的方法： 𐟓ˆ 方法一：使用窗口函数和嵌套查询计算前一个结束时间：使用 LAG 函数为每个结束时间生成一个前一个结束时间 new_end_time。确定标志：利用条件逻辑生成一个标志 (flag)，指示当前结束时间是否在前一个结束时间之前。汇总有效时间段：按照flag分组，计算每个组的有效时间段的最大结束时间与最小开始时间之差。求和：最后对所有有效的时间差求和。 𐟓Š 方法二：使用左连接比较时间点生成时间序列：假设我们有一个时间维度表 dim_times，用其生成一个时间点的集合。标志生成：对于每个时间点，判断该时间点是否在任何任务的开始和结束时间之间，如果是则标记为flag。计算有效时间：选取标志为1的时间点，计算该时间段之间的最大时间减去最小时间，从而获得有效工作时间。 𐟔 接下来，我们来比较这两种方法的优劣：方法一优点：能够直接从已有的 work_logs 表中进行时间计算，无需额外的时间维度表。使用窗口函数的计算方式较为直观，适合大部分SQL数据库支持。缺点：涉及多层嵌套查询和窗口函数，有理解成本。方法二优点：适用于时间区间非常广泛的情况，灵活性高。缺点：需要额外的时间维度数据表，这在某些情况下会增加系统复杂性。对于大数据集，多个时间点的比较可能引起性能问题。 𐟓 总结：根据具体需求，可以选择最适合的方法进行任务时间的有效计算。若数据集较小且侧重于准确性，建议采用方法一；若有时间点的灵活需求，可以考虑方法二。

数据分析自学指南：从零开始到精通 𐟒ꦃ𓨦自学数据分析？以下是我总结的一些关键步骤和内容，希望能帮到你。常见题型𐟓Š 排序类问题：包括普通排序和窗口排序。复合指标计算：如留存率、复购率、完播率等。新用户数、连续登陆、最长连续登陆等问题。中位数问题（不常见）。行列转置（不常见）。偏移类求和求平均问题：如lag和lead函数。 Excel技巧𐟓ˆ 基础操作：某站上戴师兄的《Excel基础操作|常用函数大厂周报》。进阶学习：papaya老师课堂、王佩丰Excel24讲。查缺补漏：定期复习，确保掌握。 SQL入门𐟓š 实战教程：戴师兄的《SQL入门实战|云端数据库搭建》。必知必会：MYsql必知必会书籍。高级教程：黎曼的猜想和尚硅谷的《mysq|基础+高级教程》。快速入门：牛客网的教程。统计学基础𐟓Š 系统认识数据分析：戴师兄的《系统认识数据分析》。深入浅出：书籍《深入浅出数据分析》。可汗学院统计学。网站资源：36氪、人人都是产品经理、简书。 Python编程𐟖寸数据分析三部曲：孙兴华的《python 分析三部曲》。机器学习：菜菜的《机器学习sklearn》。项目实战：尚硅谷的《机器学习推荐系统项目实战》。爬虫技巧：孙兴华的《python》爬虫个人经验。 BI工具𐟛 ️ Tableau可视化：戴师兄的《Tableau 可视化与仪表盘搭建》。 Tableau零基础教材：未明学院的《Tableau 零基础教材》。 Power BI基础：孙兴华的《power BI基础》。 Power BI函数：孙兴华的《power BI函数》。业务学习𐟓ˆ 网站资源：人人都是产品经理。进阶书籍：精益数据分析和增长黑客。重要建议✅ 学习技术和工具：尽量精通数据分析技术和工具，选择可靠的学习资源。培养业务能力：结合业务发展，掌握数据分析方法论。设定职业发展方向：给自己设定一个清晰的职业发展规划。温馨提醒⚠️ 动手操作：好记性不如烂笔头，一定要多动手操作。多做笔记：记录学习过程，方便复习和总结。希望这些建议能帮助你更好地学习数据分析，早日成为自己想要的样子！𐟒ꀀ

𐟓š SQL软件学习指南 𐟔 探索SQL的奥秘，从基础到进阶，一步步成为数据库高手！ 𐟓Œ **基础知识** - SQL语句构成：SELECT, FROM, WHERE等关键词，轻松上手！ - 数据类型与操作符：了解数值、字符、日期等数据类型，掌握加减乘除等操作符。 𐟓Œ **进阶技巧** - 聚合函数：SUM, AVG, MAX, MIN等，轻松计算数据。 - 条件查询：使用WHERE子句，根据条件筛选数据。 - 分组与排序：GROUP BY和ORDER BY，让数据更有条理。 𐟓Œ **实战演练** - 查询人口数第四到第七？使用LIMIT轻松实现！ - 如何求和人口总数？SUM函数来帮忙！ - 分区与分组：根据大洲进行聚合运算，统计分组数据。 𐟒ᠪ*小贴士** - 空值处理：函数计算会自动忽略空值，避免数据错误。 - 区分大小写：SQL语句不区分大小写，但建议使用大写字母以提高可读性。 𐟚€ **数据透视表** - 深入学习数据透视表，掌握更多高级功能！现在就开始你的SQL学习之旅吧！𐟎‰

𐟓Š 数据分析师必备技能全解析 𐟓ˆ 想要成为数据分析师？那你得先掌握这些基础技能！以下是我总结的一些关键点，希望能帮到你。 𐟔砥Ÿ𚧡€技能学习数据库操作：熟悉 SQL 语言，能快速、准确地从数据库中提取数据。这是后续分析的基础。统计学知识：掌握数据分布、概率、假设检验等统计学原理。这样你才能从数据中发现规律，做出合理推断。编程语言：如 Python 或 R，掌握数据处理和分析的基本语法。通过编程，你可以高效处理大规模数据，实现复杂分析。 𐟛 ️ 工具运用 Excel：熟练掌握函数、数据透视表等功能。虽然它看似简单，但在处理小规模数据时非常实用。比如，VLOOKUP 函数可以快速查找和匹配数据，SUMIFS 函数能按条件求和，数据透视表则能分类汇总和分析大量数据。Excel 还提供了丰富的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。 ThinkCell：这款强大的图表制作工具特别适用于在 PowerPoint 中创建专业图表。支持多种类型的图表，如瀑布图、甘特图、Mekko 图等，满足各种数据分析展示需求。与 Excel 结合使用，可以极大提升数据可视化的效果。数据可视化工具：如 Tableau、PowerBI 等，将数据以直观的图表形式呈现。清晰、美观的数据可视化有助于决策者快速理解数据背后的含义。 𐟒𜠤𘚥Š᧐†解深入了解所在行业的业务流程和关键指标。不同行业有独特的业务特点和运营模式，只有真正理解业务，才能明确数据的来源和用途。比如在电商行业，要了解订单流程、用户行为、商品销售等；在金融行业，要熟悉风险评估、投资策略、市场波动等。与业务部门密切沟通，明确分析需求和目标。业务部门通常有直接的业务痛点和问题，通过与他们交流，你可以更精准地把握分析重点。希望这些建议能帮你找到数据分析的入门之路！𐟚€

成为产品经理的实用技巧分享 𐟓ˆ 大家好，我是驴浪浪，一名在互联网行业摸爬滚打的产品经理。今天，我想和大家分享一些真正实用的小技巧，希望能帮到那些想成为产品经理的朋友们。意识心态：产品经理的工作观念 𐟌𑊊首先，咱们得聊聊意识心态。产品经理可不是文档、设计经理，而是要为整个产品负责的人。无论产品大小，都要对它的全周期、各方面负责。谁来实现、实现得怎么样、实现后怎么让用户使用、效果如何？这些问题都要考虑。产品经理要为用户接受产品负责，而不是只让领导确认就OK了。这是我带新人时感触最深的一点。数据意识：用数据说话 𐟓Š 接下来是数据意识。很直白地说，你做了一个产品，拉了很多人配合，收益是什么呢？公司为什么继续让你做？在互联网行业，收益几乎都需要用数据来表现。因此，所谓数据意识，就是你要时刻想着做能提升数据的事，并用数据证明自己做的产品有价值。技能：需要哪些基础技能和工具？ 𐟛 ️ 最后，咱们聊聊技能。虽然每个人的情况不同，但有些基础技能和工具是通用的。数据工具：Excel和SQL 𐟓ˆ 数据思维几乎是所有PM岗位JD都会要求的。除了要时刻想着用数据证明自己，还需要一些相关技能。最基本的数据指标需要熟悉，统计指标上，求和、平均数、中位数、百分位数、选项分布，再深一点，方差、标准差，基本足够了。统计维度上，PV、UV、DAU等最基本的，以及具体行业比如电商的ARPU值，了解下。以便能够进行最基本的交流。工具基本上就是Excel，越熟练越好。Excel功能的强大，远超绝大多数人想象。再高阶一点，SQL，开始需要写一些语句了，不过在面试里，如果你能会最简单的SELECT语句，对于绝大多数PM，已经加分了。思维工具：Xmind和SQL 𐟧 主要是Xmind、Visio等脑图、流程图工具，但其实重要的并不是工具，比如网页版的Process On也能够画出绝大多数图，实在不行，也可以用手画。重要的其实工具所画的图背后的思维方式。比如脑图其实在引导你在不同方向上不断向下拆解；泳道图引导你去思考不同角色各自的流程以及相互间的管理。这一点，在面试中表达，绝对能加分。设计工具：Axure和墨刀 𐟖Œ️ 互联网PM通常要做原型图，因此原型工具也比较重要。我常用的是Axure和墨刀。相比之下，墨刀更容易上手。总结 PM的工作其实范围很大，所以最核心需要的应该是能够根据问题快速找到合适的工具并学会相关功能解决问题的能力。这句话很重要，建议多读几遍。新人如果有这一认知，相信也会让面试官刮目相看。希望这些小技巧能帮到你们！如果有任何问题或建议，欢迎留言交流哦！𐟘Š

Python自学秘籍：从零到高手嘿，大家好！今天我想和你们分享一下我是如何自学Python的，特别是对于那些基础比较薄弱的同学，跟着我的步骤来，你也能成为Python高手！第一阶段：熟悉Python 第一周：基本概念（4小时）搭建环境：首先，你需要安装Python和相关的开发工具。 print语句：学习如何打印输出。变量：了解变量的基本概念。输入：学习如何从用户那里获取输入。条件语句：掌握基本的if-else语句。第二周：基本概念（5小时）列表：了解列表的基本操作。 for循环：学习如何使用for循环。 while循环：掌握while循环的用法。函数：了解如何定义和使用函数。导入模块：学习如何导入和使用Python模块。第三周：简单编程问题（5小时）交换两个变量值：编写代码实现变量交换。将摄氏度转换为华氏温度：编写温度转换程序。求数字中各位数之和：编写求和程序。判断某数是否为素数：编写素数判断程序。生成随机数：学习如何生成随机数。删除列表中的重复项：编写去重程序。第四周：中级编程问题（6小时）反转一个字符串：编写代码实现字符串反转。计算最大公约数：编写求最大公约数的程序。合并两个有序数组：编写合并有序数组的程序。猜数字游戏：编写一个简单的猜数字游戏。计算年龄：编写计算年龄的程序。第五周：数据结构（6小时）栈：了解栈的基本操作。队列：学习队列的基本概念。字典：了解字典的使用方法。元组：掌握元组的操作。树：学习树的基本概念。链表：了解链表的基本操作。第六周：面向对象编程（6小时）对象：了解对象的基本概念。类：学习如何定义和使用类。方法和构造函数：掌握方法和构造函数的使用。继承：了解面向对象编程中的继承。第七周：算法（6小时）搜索：学习基本的搜索算法。排序：掌握常见的排序算法。递归函数：了解递归函数的使用。时间复杂度：学习如何计算时间复杂度。第二阶段：软件开发第一周：熟悉一种IDE（5小时） IDE：选择一个你喜欢的IDE，熟悉它的使用方法。第二周：Github（6小时） Github：探索Github，创建一个代码仓库。学习提交、查看差异和推送代码。第三周：第一个项目——简单计算器（4小时） Tkinter：熟悉Tkinter库，创建一个简单的计算器。第四、五、六周：个人项目（每天5小时）个人项目：选定一个项目并完成它。第七周：托管项目（5小时）服务器和hosting服务：学习如何使用服务器和hosting服务来托管你的项目。创建一个Heroku设置并部署你的应用程序。第三阶段：成为程序员第一周：数据库基础（6小时） SQL查询：学习基本的SQL查询，包括创建表、选择、Where查询和更新。 SQL函数：掌握Avg、Max、Count等SQL函数。关系数据库：了解关系数据库的规范化。内连接和外连接：学习内连接和外连接的操作。第二周：使用Python数据库（5小时）数据库框架：利用SQLite或pandas连接数据库，创建表并插入数据。读取数据：从表中读取数据。第三周：API（5小时） API调用：学习如何调用API。 JSON：了解JSON的基本概念。微服务：学习微服务的概念。 Rest API：了解RESTful API的设计。第四周：Numpy（4小时） Numpy：熟悉Numpy的基本操作。第五、六周：作品集网站（每天5小时） Django：学习Django，使用Django构建一个作品集网站。 Flask框架：了解Flask框架的基本概念。第七周：单元测试、日志、调试（5小时）单元测试：学习如何使用PyTest进行单元测试。日志：了解如何设置和查看日志。调试：学习使用断点调试。希望这些步骤能帮到你们，自学Python并不是一件难事，只要你有耐心和毅力，按照这个进阶之路一步步来，你一定能成为Python高手！加油！𐟒ꀀ

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