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lag函数前沿信息_lag函数和lead函数(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

lag函数

如何计算用户间隔x天的活跃度？𐟓Š 在数据分析中，计算用户间隔x天的活跃度是一个常见的需求。以下是一个详细的步骤指南，帮助你从零开始实现这个目标。 𐟓ˆ 步骤一：数据预处理首先，你需要找出每个用户在每天的唯一访问记录。这可以通过子查询来实现，确保每个用户的访问记录是唯一的。 𐟔„ 步骤二：使用LAG函数利用LAG函数，你可以找出每个用户上一次的访问记录。如果上一次的访问记录为NULL，LAG函数会返回默认值，通常是NULL。 ⏰ 步骤三：计算日期差使用DATEDIFF函数，你可以求出每次访问与上一次访问的天数差。例如，如果用户在11/10到11/13期间有2天未登录，那么这段时间的差值也会大于2。通过将小于等于2的日期分为一组，大于2的日期分为另一组，可以实现跨天的连续登录取数。 𐟓Š 步骤四：分组与汇总利用SUM函数，你可以根据天数差大于2的条件进行分组。这样，你就可以轻松提取出每个用户的连续访问日期。 𐟓… 步骤五：计算连续活跃天数最后，通过计算每段连续访问日期的天数差，你可以得出每个用户的连续活跃天数。这样，你就可以准确地评估用户的活跃度。通过以上步骤，你可以轻松计算出用户间隔x天的活跃度，为数据分析提供有力的支持。

SQL窗口函数LEAD&LAG 借这道题记录一下SQL窗口函数中LEAD()和LAG()的使用方法。 LEAD()函数用于查询当前行之后（下面）第n行的数据，而LAG()函数则用于查询当前行之前（上面）的数据。排序方式由OVER子句指定。 LEAD(column_name, offset, default_value) OVER (ORDER BY ...) LAG(column_name, offset, default_value) OVER (ORDER BY ...) 这两个函数的参数相同，第一个参数column_name是必填项，指定要查询的列名。offset参数指定要查询的行数，默认为1。default_value参数指定当要查询的行不存在时返回的值，默认为null。 LEAD()和LAG()函数也可以看作是自连接的一种实现方法。例如，在交换座位的题目中，奇数ID的值与后一行交换（join），偶数ID的值与前一行交换（join）。图4展示了使用LEAD()和LAG()函数查询前1行和后1行的结果效果。

𐟕’ 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。

SQL进阶挑战：三函数详解进度牛客网SQL非技术快速入门：SQL33、34、35、39（全部刷完）牛客网SQL进阶挑战：SQL125-SQL130 复盘 all函数、left函数、coalesce函数（替换空值）、窗口函数中的lag和lead函数、substring函数、concat函数、group_concat函数总结如图。 SQL128题：未完成试卷大于1的有效用户（GROUP_CONCAT实现按序合并多行）。这道题较难，但做出来了，踩坑点如下： MySQL语法中的betweenand是包含边界的。 CONCAT(SUBSTRING(start_time,1,10),':',i.tag)可以实现通过字符：连接两列。 GROUP_CONCAT可以连接多行，但要配合外部的groupby使用。其中orderby是行之间的排序依据，separator是行之间的连接符，orderby顺序要在分隔符之前，不然报错！本题GROUP_CONCAT之前对同一日期的未完成试卷进行了合并，所以要加distinct。 SQL129题：难点在于题目概念不清楚，讨论里有牛人归纳了4种解题方法：（1）with子查询（2）from子查询（3）in子查询（4）join子查询。只要清楚求解思路，将题目拆解成最小问题，可以将各种题目写成任何一种查询方法，互相迁移，先逐个解决再合并。

一条SQL搞定销售额同比增长率老板经常问你：这个月的业绩比上个月或去年同期增长了多少？别担心，今天教你一个超实用的SQL技巧，轻松搞定同比和环比计算！ 𐟓š 案例分享假设你有一张销售表sales_data： CREATE TABLE sales_data ( sales_date DATE, -- 销售日期 amt DECIMAL(10,2) -- 销售金额 ); 𐟔堤𘀦ᓑL搞定同比+环比 SELECT sales_date as 日期, amt as 销售额, -- 环比 LAG(amt , 1) OVER (ORDER BY sales_date) as 上月销售额, ROUND((amt - LAG(amt, 1) OVER (ORDER BY sales_date)) / LAG(amt , 1) OVER (ORDER BY sales_date) * 100, 2) as 环比增长率, -- 同比 LAG(amt , 12) OVER (ORDER BY sales_date) as 去年同期销售额, ROUND((amt - LAG(amt , 12) OVER (ORDER BY sales_date)) / LAG(amt , 12) OVER (ORDER BY sales_date) * 100, 2) as 同比增长率 FROM sales_data WHERE sales_date >= '2023-01-01' ORDER BY sales_date DESC; 𐟎𛣧 详解 LAG函数是啥？ LAG(amt , 1): 取上一行的数据（上个月） LAG(amt , 12): 取上一年的数据（去年同期） OVER (ORDER BY sales_date): 按日期排序计算公式: 环比增长率 = (本期 - 上期) / 上期㗠100% 同比增长率 = (本期 - 去年同期) / 去年同期㗠100% ❌ 常见错误忘记处理除数为0的情况日期格式不统一导致匹配错误忘记设定时间范围导致数据量太大 𐟓ˆ 应用场景月度数据分析报告季度业绩同比分析双11销售额同比 KPI达成率分析用户增长分析 𐟌ˆ 扩展玩法还可以计算滚动平均、累计同比、连续N期增长等。有什么其他SQL技巧想看的，欢迎在评论区告诉我！

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

SQL基础到进阶：从零开始到高手 1. 𐟓Š 常规查询：作为数据分析师，你不需要掌握增删改的操作，但必须熟悉SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY和HAVING等基本语句，这些足以应对常规的数据提取需求。 𐟎ꗥ㥇𝦕𐯼š掌握窗口函数是拉开与新手差距的关键。常见的窗口函数包括RANK()、ROW_NUMBER()、LEAD()、LAG()和FIRST_VALUE()等。 𐟚€ 数据调优：优化SQL查询是提高效率的关键。优化方向包括使用索引、减少不必要的查询行和列、选择具体的列名、结合LIMIT使用以及避免在WHERE条件等号左边使用函数等。 𐟓š 学习资源：《3小时学会MySQL》：适合零基础的小白，英文版配有中文字幕，适合初学者。《通俗易懂的SQL窗口函数》：在学完基础课程后，专门学习窗口函数，内容通俗易懂，适合小白入门。 𐟒𛠧𛃤𙠥𙳥𐯼š SQLZOO：支持多种SQL查询语言，包括SQL Server、Oracle、MySQL、DB2和PostgreSQL等。 Leetcode：分阶段提供不同模式的练习题，适合不同水平的用户。《MySQL必知必会》：适合刷题时查漏补缺，不适合直接阅读学习。 𐟒ᠥ𛺨𜚊时间充足的情况下，可以考虑考证，直接跨过软考中级，考软考高项，增加就业机会。刷Leetcode，上面有很多互联网大厂的面试算法题。多做计算机类的项目，多实践，提高独立做项目的能力，有助于毕业找工作。

Kaggle比赛心得𐟓Š 最近对Kaggle上的Jane Street比赛挺感兴趣的，虽然没参赛，但作为业内人士，还是忍不住想分享一些学习心得。希望这些小发现能对大家有所帮助。多个Y值处理 𐟓Š 首先，数据集给了我们多个Y值，通常是不同时间窗口的收益率。如果最终只预测一个目标，并以加权的RⲤ𝜤𘺨ˆ†标准，我们可以对所有Y值进行线性回归，然后用回归得到的yhat作为新的因子输入。理论上，这样做RⲤ𜚦œ‰所提升，但实际模拟效果并不一定。我和公司的小伙伴们在这方面做了不少实验，从tick到分钟再到日线级别，结果发现Rⲧᮥœ‰10%-20%的提升，但模拟效果并没有明显改善。如果有实战经验的同学，欢迎分享你们的看法。 Sample Weight的使用 𐟎Sample Weight是比赛中提供的数据之一。如何定义Sample Weight是每家公司的核心机密。我们公司在这方面也尝试了很多方法，比如人为标记大宏观事件发生日期、经济数据定期公布的时间点、因子值变化的斜率、波动率加权，甚至是正负样本的平衡。但遗憾的是，这些方法并没有一致的效果，很多时候只是碰巧得到一个好的结果，不太靠谱。如果大家直接用一些基础模型，并在fit函数中加入Sample Weight，似乎也没有明显变化。简单的因子增强技巧 𐟛 ️ 一些简单的因子增强方法，比如按日期和时间分组后加入因子截面信息，大概率能提升Rⲣ€‚这个操作在实盘中也很实用。 Lags的使用 ⏳ 比赛中提供了lag的收益率数据。但在实盘中，我们一般不会用lagging return作为因子输入。原因是未经过提纯的raw lagging return噪音过大，哪怕是测试样本中能提升信息系数（IC），实盘效果也很可能不佳，尤其是lagged lagging return。 Y值的处理 𐟓ˆ 在实际工作中，我们做股指增强时会预测一些特定的return，比如idiosyncratic return。这就是将原始return减去一些风险因子（如市场因子、行业因子、风格因子等）后的残差。新的Y值更能反映symbol与风险因子无关的超额收益。说白了，这是一种去噪处理，能提高样本外鲁棒性。希望这些小心得能对大家有所帮助！如果有更多实战经验，欢迎大家交流分享！

秋招必备：SQL面试技巧全攻略 SQL在当今的职场中越来越受欢迎，不仅仅是数据分析岗位，许多运营、销售、市场营销甚至人力资源岗位也都需要用到SQL进行数据库查询。如果你在秋招中有SQL技能，绝对会让面试官刮目相看！ 𐟌ˆ常见考点 1️⃣数据检索：熟练使用SELECT语句，包括WHERE、ORDER BY、GROUP BY和HAVING子句。 2️⃣JOIN：理解不同类型的连接（内连接、左连接、右连接、全连接）及其使用场景。 3️⃣子查询：掌握在WHERE和SELECT子句中使用子查询。 4️⃣窗口函数：使用ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()和LEAD()/LAG()等函数进行复杂分析。 5️⃣数据去重：使用DISTINCT关键字和分组函数进行数据去重。 6️⃣数据聚合：熟练使用聚合函数，如COUNT()、SUM()、AVG()、MIN()和MAX()。 7️⃣数据修改：使用INSERT、UPDATE和DELETE语句对数据进行增删改。 8️⃣事务处理：理解事务的ACID属性和如何使用BEGIN TRANSACTION、COMMIT、ROLLBACK。 𐟔Ÿ索引与优化：了解索引的创建和优化查询性能。 𐟈𕩇要函数 1️⃣字符串函数：CONCAT()、SUBSTRING()、TRIM()、LOWER()、UPPER()。 2️⃣数值函数：ABS()、ROUND()、CEILING()、FLOOR()。 3️⃣日期函数：CURRENT_DATE()、NOW()、DATEDIFF()、DATE_ADD()。 4️⃣聚合函数：COUNT()、SUM()、AVG()、MIN()、MAX()。 5️⃣窗口函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、NTILE()、LEAD()、LAG()。记得收藏这份攻略，方便在面试前复习！祝你秋招顺利，拿到心仪的offer！

𐟚€ 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

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