Задание #1
Есть таблица с данными о геолокации автомобиля, данные в нее попадают каждую минуту, но случаются пропуски в данных за какой то интервал времени и частота меняется, при этом наполнение столбцов всегда полное.
Напишите запрос SQL, или код на python, выводящий машину которая больше всего стояла без движения в течение дня.
Задание #2
Каждый день на сайте онлайн сервиса совершается более 100 тысяч платежей через разные банки. Чтобы отследить факт списания и возврата используются сверки. Обычно в сверки участвуют два источника: банк и данные компании.
В распоряжении имеется две таблицы с фактами платежей из банка и данные компании.
На основании таблиц с движением платежей необходимо написать SQL запрос для вывода дельты между данными банка и компании с разбивкой по дням и номеру карты.
Сравнение должно происходить по трем параметрам: card_number, dateCreated, status. В реальной жизни итоговым результатом будет отчет для финансового контроля с дельтой списания и возврата по дням с разбивкой на карты.
Подсказка: Может быть такое, что списания и возвраты в банке и в компании происходят в разные дни, но при этом общая сумма за весь период по карте будет одинаковая. В таких случаях разницы нет и дельта должна быть равна 0.
Пример данных ниже.
fct_bank dateCreated card_number status amount 05.03.2015 4567XXXXXXXX1234 Списание 9167 02.05.2015 4567XXXXXXXX9562 Списание 1568 10.06.2015 4567XXXXXXXX4852 Списание 5842 18.08.2015 4567XXXXXXXX3615 Списание 19853 29.07.2016 4567XXXXXXXX1234 Списание 9654 22.08.2016 4567XXXXXXXX1234 Возврат -9654 02.09.2016 4567XXXXXXXX9562 Списание 96344 07.03.2017 4567XXXXXXXX7643 Списание 55647
fct_ott dateCreated card_number status amount 05.03.2015 4567XXXXXXXX1234 Списание 9167 02.05.2015 4567XXXXXXXX9562 Списание 1568 08.06.2015 4567XXXXXXXX4852 Списание 5842 18.08.2015 4567XXXXXXXX3615 Списание 19800 15.07.2016 4567XXXXXXXX1234 Списание 9654 21.08.2016 4567XXXXXXXX1234 Возврат -9654 02.09.2016 4567XXXXXXXX9562 Списание 96344
Задание #3
С целью увеличения выручки был разработан функционал брошенной корзины и проведён еготест – клиентам, которые зашли в приложение, просматривали карточки авто, но при этом не забронировали автомобиль, приходил дополнительный пуш со скидкой 15% на бронирование в течении 15 мин.
По имеющимся данным оцените был ли эксперимент успешным и стоит ли оставлять данный функционал (проанализируйте данные в свободной форме)
Тест шёл 1 неделю.
В приложенных файлах три датасета:
ab_cart – инфо по каждому клиенту с какого по какое время действовала скидка 15% (каждый такой кейс, т.е. не уникально по пользователям) rents_test -–инфо об арендах (неделя до теста, неделя теста) sessions_test -–инфо о заходах пользователя в приложение и конечном бронировании(car_id_reserved)