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1. 已有ods层⽤⼾表为ods_online.user_info，有两个字段userid和age，现设计数仓⽤⼾表结构如 下：

2. 设计数据仓库的保单表（⾃⾏命名）

3. 根据上述两表，查询2024年8⽉份，每⽇，业务分类1，业务分类2下的保单量和保费规模

4. 根据保单表，请写⼀段sql求⽤⼾累计投保满5000（>=5000）的投保⽇期（即⽤⼾是在哪天投保累 计满5000元）

5. 推荐表结构如下，请写⼀段sql，根据1层推荐的数据，查找所有⼈之间的推荐层级（如果A推荐B， B推荐C，则A到C就是⼆级推荐；C推荐H，则A到H就是三级推荐），并更新到表中。

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6 我的专栏数分面试题

6.1 客户投保问题

6.2 异常值检测问题 

6.3  无效搜索问题 | 百度面试题

 6.4 区间分布问题

6.5 用户购买行为分析

 6.6 滴滴呼叫订单问题

 6.7 蚂蚁森林低碳生活数据分析

 6.8 快手直播间人员在线分析

6.9 京东电商购物漏斗分析 

6.10 Soul 用户活跃、留存和粘性分析

​6.11 微信-情人节红包流向探索分析

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不局限于以上内容，数字化建设通关指南专栏内容更精彩！！！

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1. 已有ods层⽤⼾表为ods_online.user_info，有两个字段userid和age，现设计数仓⽤⼾表结构如 下：

根据数据仓库命名规范给用户维度表命名
字段名	字段类型	描述
customerid	string	用户唯一标识
age	bigint	用户年龄
age_desc	string	用户年龄分层（21岁到60岁，每5岁为一个间隔，例如21-25、26-30）

 数据分析面试题：客户投保问题分析-CSDN博客

6.2 异常值检测问题 

 数据分析面试题：如何分析基于绝对中位差的异常值检测问题？-CSDN博客

6.3  无效搜索问题 | 百度面试题

数据分析面试题：无效搜索问题 | 百度面试题-CSDN博客

 

 6.4 区间分布问题

数据分析面试题：如何分析区间上用户分布情况 | 基于快递单量区间划分的用户分布情况 | 基于TOPN商品区间划分用户浏览情况分析-CSDN博客

6.5 用户购买行为分析

数据分析面试题：用户购买行为及订单统计分析【巴别时代】-CSDN博客

 

 6.6 滴滴呼叫订单问题

数据分析面试题：滴滴-订单呼叫完答率分析_滴滴应答率怎么解决数据分析-CSDN博客

 

 6.7 蚂蚁森林低碳生活数据分析

数据分析面试题：蚂蚁森林低碳生活数据分析_关于低碳生活 数据分析表-CSDN博客 

 

 6.8 快手直播间人员在线分析

数据分析面试题：快手直播间人员在线分析_c# 快手直播间在线人数-CSDN博客

6.9 京东电商购物漏斗分析 

数据分析面试题：京东电商购物漏斗分析-CSDN博客

6.10 Soul 用户活跃、留存和粘性分析

数据分析面试题：Soul 用户活跃、留存和粘性分析_soul留存数据-CSDN博客 

 6.11 微信-情人节红包流向探索分析

数据分析面试题：微信-情人节红包流向探索分析_红包发送方用户的基本信息缺失率有多高?(即有多少红包发送方用户无法在用户基本信-CSDN博客

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不局限于以上内容，数字化建设通关指南专栏内容更精彩！！！

当然，本文只是展示了数据分析面试题部分内容，其余的内容均在我的数字化建设通关指南专栏里，该专栏不局限于数据分析面试题，也有实战技巧的总结，和数仓建模经验的总结，具体参考如下专栏：

数字化建设通关指南_莫叫石榴姐的博客-CSDN博客