**Sarcini SQL** 1) Enumerați numărul de comenzi în starea "processing" pentru fiecare executor în martie 2024 NUMAI pentru comenzile cu prioritate "ridicată" (priority = 'high').
Product Analyst
**Teme în Python** Un DataFrame Pandas cu date din orders_log se numește df. 1) Filtrați rândurile: status "processing" și venit (revenue) > 50000 și prioritate "high". Afișați rezultatul. 2) Creați o coloană 'revenue_group' conform regulilor: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). Apoi, numărați numărul de comenzi din fiecare grup pe categorii (Category) și afișați rezultatul. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)
**Sarcini SQL** 1) Afișați numărul de comenzi în starea "processing" pentru fiecare executor pentru martie 2024 NUMAI pentru comenzile prioritare (priority = 'high'). Sortează după număr descrescător. Excludeți executorii cu 0 comenzi. 2) Afișați numărul de comenzi finalizate cu succes pe categorii, a căror venit mediu > 70000, luând în considerare doar comenzile clienților cu ID >= 1002. Excludeți categoriile fără venit mediu cunoscut. 3) Adăugați la tabelul orders_log o coloană rank, care ordonează înregistrările pentru fiecare executor după timestamp în ordine crescătoare, dar numai pentru comenzile cu statutul "pending" sau "processing". Exemplu de rezultat (executor=1):
20. Paranteze valide Dat fiind un șir s care conține doar caracterele '(', ')', '{', '}', '[' și ']', determină dacă șirul de intrare este valid. Un șir de intrare este valid dacă: 1. Parantezele deschise trebuie închise de același tip de paranteze. 2. Parantezele deschise trebuie închise în ordinea corectă. 3. Fiecare paranteză de închidere are o paranteză de deschidere corespunzătoare de același tip. Exemplul 1: Intrare: s = "()" Ieșire: true Exemplul 2: Intrare: s = "()[]{}" Ieșire: true Exemplul 3: Intrare: s = "(]" Ieșire: false
**Sarcini SQL** 1) Enumerați numărul de comenzi în starea "processing" pentru fiecare executor pentru martie 2024 NUMAI pentru comenzile prioritare (priority = 'high'). 2) Găsiți venitul mediu (revenue) pentru fiecare categorie (Category) de produse. 3) Determinați câți clienți unici (client_id) au plasat comenzi în categoria "Electronics". 4) Afișați lista comenzilor care au fost respinse (state = 'rejected') sau anulate, dacă există. 5) Găsiți executorul (executor) care a procesat cel mai mare număr de comenzi în starea "completed".
Povestiți mai detaliat despre proiectul de echipă: cine a participat în echipă, care a fost zona dvs. de responsabilitate și cum a fost stabilită comunicarea în interiorul echipei?
Ce părere ai despre învățarea automată și Data Science? Te interesează această direcție?
Care sunt așteptările tale de la internship? Te vezi în viitor ca un specialist experimentat în analiza produselor?
Spune-mi despre tine și experiența ta. Cu ce te ocupi în prezent?
Ce sarcini în analiză îți plac cel mai mult, care mai puțin? Ce direcție în analiză te atrage? Ești interesat de teste A/B și verificarea ipotezelor?