数据清洗

答案：通过窗口函数识别连续登录并结合索引、分区、物化视图优化效率，同时可实现活跃度分析、排行榜等运营逻辑，并通过数据清洗与校验处理异常。 用SQL实现连续登录奖励逻辑，核心在于识别用户的连续登录行为，并根据连续登录天数给予不同的奖励。这通常需要用到窗口函数和一些巧妙的逻辑判断。 解决方案： 实现连续…

答案：通过窗口函数为用户登录记录生成行号，利用日期减行号得到连续组标识，再按该标识分组统计起止日期和天数。核心步骤包括：1. 按用户ID和登录日期排序并分配行号；2. 计算GroupKey（LoginDate减去行号）；3. 按UserID和GroupKey分组，取MIN(LoginDate)和MA…

答案：通过日期差值与行号分组识别连续登录序列，计算长度并排名，用于分析用户活跃度、留存及流失风险。 在SQL中计算连续登录并进行排名，核心思路是利用窗口函数识别出连续的日期序列，然后基于这些序列进行聚合和排序。这通常涉及到日期差值与行号的巧妙结合，以便将连续的日期归为同一组，进而统计其长度并进行比较…

答案：处理SQL重复登录数据需先定义“重复”，常用ROW_NUMBER()窗口函数按user_id、login_time等分组并排序，保留rn=1的记录以实现精准去重。 处理SQL中的重复登录数据去重，核心在于明确“重复”的定义，然后灵活运用SQL的窗口函数（如 ROW_NUMBER() ）、 GR…

SQL聚合函数默认忽略NULL值，因NULL代表未知，避免错误假设影响结果准确性；但可通过COALESCE或ISNULL将NULL转为特定值参与计算，如SUM(COALESCE(col, 0))；而COUNT(*)计所有行，COUNT(列名)仅计非NULL值，需根据需求选择。 SQL聚合函数在处理N…

AI通过理解与生成能力辅助处理SQL数组数据，首先解析非结构化数组内容，继而生成复杂SQL语句如UNNEST或JSON_EXTRACT操作，并在数据提取后进行深度分析，解决传统模型难处理嵌套数据的问题。 AI处理SQL中的数组数据类型，核心在于利用其强大的文本理解和生成能力，将半结构化的数组数据转化…

答案：识别异常值的常见策略包括基于固定阈值、统计分布（如Z-score和IQR）、百分位数过滤，以及结合业务规则。 具体描述：首先利用业务常识设定固定阈值排除明显错误数据；其次通过Z-score或IQR等统计方法，结合窗口函数计算均值、标准差或分位数，在CTE中动态识别偏离正常范围的值；还可使用百分…

TRIM函数用于去除字符串首尾空格或指定字符，常见于数据清洗；其语法包括TRIM(string)默认去空格、TRIM(LEADING FROM string)去左空格、TRIM(TRAILING FROM string)去右空格及TRIM(BOTH ‘char’ FROM s…

COALESCE函数返回第一个非空值，按顺序检查参数并短路执行，常用于数据清洗与默认值替换；其语法为COALESCE(expression1, …, expressionN)，支持多参数且符合SQL标准。 COALESCE函数用于返回参数列表中的第一个非空值。当处理空值（NULL）时，它…

REPLACE()函数用于将字符串中所有匹配的子串替换为新字符串，返回修改后的结果而不改变原数据。1. 语法为REPLACE(原字符串, 查找内容, 替换内容)。2. 可用于SELECT、UPDATE等语句，常用于修正错误或统一格式。3. 大小写敏感且替换所有匹配项。4. 若查找内容不存在，则返回原…