डेटा एनालिस्ट इंटरव्यू सवाल

SQL में महीने दर महीने growth आप कैसे निकालेंगे?

इंटरव्यूअर असल में क्या परख रहा है, अपना जवाब कैसे स्ट्रक्चर करें, और एक बोला हुआ उदाहरण जिसे आप अपना सकते हैं।

छोटा जवाब

हर महीने की एक पंक्ति तक aggregate करें, फिर ordered महीनों पर LAG इस्तेमाल करके पिछले महीने की वैल्यू लें, और (मौजूदा घटा पिछला) भाग पिछला निकालें। NULLIF से शून्य से भाग होने से बचें। जो डिटेल मायने रखती है वह है एक पूरी date spine बनाना और उससे join करना, ताकि जिस महीने कोई गतिविधि न हो वह गायब होकर तुलना को एक अवधि छोड़ने पर मजबूर करने के बजाय शून्य दिखे।

इंटरव्यूअर यह क्यों पूछते हैं

यह एक व्यावहारिक जांच है जो aggregation, window function और गायब डेटा की समझ को जोड़ती है। date spine वाली बात ही अलग करने वाली है: जिन कैंडिडेट ने असली reporting भेजी है वे जानते हैं कि डेटा में खाली जगहें चुपचाप तुलना खिसका देती हैं, जबकि जिन्होंने सिर्फ अभ्यास किया है वे ऐसी query बनाते हैं जो पूरे डेटा पर सही दिखती है।

अपना जवाब कैसे स्ट्रक्चर करें

  • पहले महीने की grain तक aggregate करें।
  • पिछली वैल्यू लाने के लिए महीने से ordered LAG इस्तेमाल करें।
  • प्रतिशत बदलाव निकालें और हर वाले हिस्से को बचाएं।
  • बनाई हुई date spine से join करें ताकि खाली महीने भी दिखें।
  • नंबर की व्याख्या पर चेतावनी के तौर पर seasonality का जिक्र करें।

उदाहरण जवाब

बोला हुआ उदाहरण, पहले व्यक्ति में

मैं हर महीने की एक पंक्ति तक aggregate करता हूं, फिर महीने से ordered metric पर LAG लगाता हूं, फिर पिछली वैल्यू के मुकाबले बदलाव निकालता हूं, और हर वाले हिस्से को NULLIF में लपेट देता हूं ताकि कोई शून्य महीना query न उड़ा दे। जो हिस्सा मैं हमेशा जोड़ता हूं वह है date spine। अगर मार्च में एक भी order नहीं था, तो वह पंक्ति aggregate में मौजूद ही नहीं होती, तो अप्रैल का LAG पीछे फरवरी तक चला जाता है और बिना किसी error के गलत अवधि पर growth बता देता है। इसलिए मैं महीनों की पूरी सूची बनाता हूं, aggregate को उस पर left join करता हूं, और null को शून्य में coalesce कर देता हूं। सौंपते वक्त मैं व्याख्या का जोखिम भी बताता हूं। तेज seasonality वाले बिज़नेस पर महीने दर महीने शोर भरा होता है, और फरवरी का जनवरी से छोटा होना लगभग हर चीज को गिरावट जैसा दिखा देता है। जहां लोग इस पर फैसले लेने वाले हों, वहां मैं आमतौर पर साथ में साल दर साल भी दिखाता हूं, या महीने के दिनों से normalize करता हूं, और chart पर वह लिख देता हूं।

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देखें यह कैसे काम करता है

फॉलो-अप सवाल जिनकी उम्मीद रखें

  • अपने warehouse में date spine आप कैसे बनाएंगे?
  • साल दर साल महीने दर महीने से ज्यादा ईमानदार क्यों हो सकता है?
  • जो metric जायज तौर पर शून्य हो सकता है, उसे आप कैसे संभालेंगे?

डेटा एनालिस्ट के और सवाल

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