数据科学面试必备：SQL窗口函数在广告数据分析中的实战应用
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-science-interviews 在数据科学面试中，SQL窗口函数的应用是考察候选人的重要环节。本文通过gh_mirrors/da/data-science-interviews项目的广告数据案例，展示如何利用窗口函数进行按日/小时聚合分析，帮助你在面试中脱颖而出。🚀
广告数据分析基础架构
广告数据分析通常基于两个核心表：Ads表存储广告基本信息（广告ID、活动ID、状态），Events表记录用户行为数据（事件类型、时间戳、来源）。这种架构为窗口函数提供了丰富的应用场景。
SQL窗口函数的实战应用场景
时间序列聚合分析
通过GROUP BY ad_id, event_type, date实现按日聚合，结合窗口函数可以进行：
- 7日移动平均CTR计算
- 日环比转化率变化分析
- 广告效果的波动趋势识别
小时级多维度指标分析
这是窗口函数应用的经典场景，支持：
- 按小时计算广告点击率和转化率
- 识别流量高峰时段
- 分析不同时间段的用户行为差异
来源渠道对比分析
通过GROUP BY ad_id, date, source实现多维聚合，结合窗口函数可以：
- 对比不同流量来源的广告效果
- 计算各渠道在整体中的贡献排名
- 发现优质流量来源
核心窗口函数技巧
ROW_NUMBER() 实现排名分析
SELECT ad_id, date, hour, CTR,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY date ORDER BY CTR DESC) as rank
FROM hourly_metrics
LAG()/LEAD() 实现趋势分析
通过对比前后时间点的指标变化，识别广告效果的发展趋势。
SUM() OVER() 实现累计统计
计算广告在特定时间段内的累计展示量、点击量和转化量。
面试准备建议
- 掌握基础聚合：熟练使用GROUP BY进行单维度聚合
- 理解窗口函数：掌握ROW_NUMBER、RANK、LAG等常用函数
- 熟悉应用场景：了解窗口函数在广告分析、用户行为分析中的典型应用
通过gh_mirrors/da/data-science-interviews项目的实际案例，你可以深入理解SQL窗口函数在真实业务场景中的应用价值。
记住，在数据科学面试中，展示你对SQL窗口函数的理解和应用能力，能够显著提升你的竞争力！💪
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
