Funnel analysis через windowFunnel()

Middle SQL product

Условие задания

**Данные:** events с действиями пользователей в e-commerce:

[см. код в задании]

**Задание:**

Построить **funnel analysis** для воронки покупки за последние 7 дней:

1. **Step 1:** view_product
2. **Step 2:** add_to_cart (в течение 24 часов после step 1)
3. **Step 3:** checkout (в течение 24 часов после step 2)
4. **Step 4:** purchase (в течение 24 часов после step 3)

Используй ClickHouse функцию **`windowFunnel()`**.

Вернуть распределение юзеров по достигнутым step (1, 2, 3, 4).

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

CREATE TABLE events (
    user_id UInt64,
    event_time DateTime,
    event_type LowCardinality(String),
    -- event_type ∈ ('view_product', 'add_to_cart', 'checkout', 'purchase')
    product_id UInt32
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY (event_time, user_id);

Темы

ClickHouse funnel windowFunnel conversion

Подсказки

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Funnel analysis через windowFunnel()"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «SQL» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: ClickHouse, funnel, windowFunnel, conversion.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «SQL»?

На zasqlpython.ru есть 520+ SQL задач в песочнице с автопроверкой кода, конспекты SQL для аналитика, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания