**SQL задачи** 1) Избройте броя на поръчките в статус "processing" за всеки изпълнител през март 2024 г. САМО за поръчки с висок приоритет (priority = 'high').
Intern
368
Product Analyst
129
0
**SQL задачи** 1) Изведете броя на поръчките в статус "processing" за всеки изпълнител (executor) за март 2024 г. Само за поръчки с приоритет "high". Подредете по намаляващ брой. Изключете изпълнителите с 0 поръчки. 2) Изведете броя на успешно завършените (completed) поръчки по категории, чиято средна печалба е > 70000, като вземете предвид само поръчки на клиенти с ID >= 1002. Изключете категориите без известна средна печалба. 3) Добавете към таблицата orders_log колоната rank, която класира записите за всеки изпълнител по timestamp във възходящ ред, но само за поръчки със статус "pending" или "processing". Примерен резултат (executor=1):
Intern
353
20. Валидни скоби Дадена е низ s, съдържащ само символите '(', ')', '{', '}', '[' и ']', определете дали входният низ е валиден. Входният низ е валиден, ако: 1. Отворените скоби трябва да бъдат затворени със същия тип скоби. 2. Отворените скоби трябва да бъдат затворени в правилния ред. 3. Всяка затваряща скоба има съответстваща отворена скоба от същия тип. Пример 1: Вход: s = "()" Изход: true Пример 2: Вход: s = "()[]{}" Изход: true Пример 3: Вход: s = "(]" Изход: false
Intern
304
**Задачи на Python** DataFrame на Pandas с данни от orders_log се нарича df. 1) Филтрирайте редовете: статус "processing" и приходи (revenue) > 50000 и приоритет "high". Покажете резултата. 2) Създайте колона 'revenue_group' според правилата: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). След това пребройте броя на поръчките във всяка група по категории (Category) и покажете резултата. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)
Intern
294
**Задачи по SQL** 1) Избройте броя на поръчките в статус "processing" за всеки изпълнител (executor) за март 2024 г. САМО за приоритетни (priority = 'high') поръчки. 2) Намерете средния приход (revenue) за всяка категория (Category) на стоки. 3) Определете колко уникални клиента (client_id) са направили поръчки в категория "Electronics". 4) Изведете списък с поръчки, които са били отхвърлени (state = 'rejected') или отменени, ако има такива. 5) Намерете изпълнителя (executor), който е обработил най-много поръчки в статус "completed".
Intern
284
Разкажете повече за екипния проект: кой участваше в екипа, каква беше вашата зона на отговорност и как се осъществяваше комуникацията вътре в екипа?
Intern
246
Какви са вашите очаквания от стажировката? Виждате ли себе си в бъдеще като опитен специалист в продуктова аналитика?
Intern
232
Какво мислите за машинното обучение и Data Science? Това направление ви интересува ли?
Intern
193
Разкажете за себе си и опита си. С какво се занимавате в момента?
Intern
173
Кои задачи в аналитиката ви харесват най-много, кои по-малко? Кое направление в аналитиката ви привлича? Интересуват ли ви A/B тестове и проверка на хипотези?
Intern
143