01 / тестовое задание

ЕГЭLand:
тестовое задание для аналитика данных

Реальное тестовое с собеседования на Middle Data Analyst: исходный текст задания, как решать и частые ошибки.

02 / оригинальный текст

Текст тестового задания

Исходный текст задания без редактуры — так, как его прислали кандидату.

Данные к заданиюОткрыть данные →

Задание #1

У вас есть доступ к базе данных Отдела продаж (PostgreSQL), куда загружаются данные об ответах менеджеров в сделках в amoCRM. Диалог с каждым клиентом ведётся внутри своей сделки.

Необходимо:

1. Написать SQL-запрос, который будет рассчитывать среднее время ответа для каждого менеджера/пары менеджеров.

Расчёт должен учитывать следующее:

Если в диалоге идут несколько сообщений подряд от клиента или менеджера, то при расчёте времени ответа надо учитывать только первое сообщение из каждого блока;

Менеджеры работают с 09:30 до 00:00, поэтому нерабочее время не должно учитываться в расчёте среднего времени ответа, т.е. если клиент написал в 23:59, а менеджер ответил в 09:30 – время ответа равно одной минуте;

Ответы на сообщения, пришедшие ночью также нужно учитывать.

2. На основе базы данных из первого задания построить дашборд в DataLens с данными о среднем времени ответа менеджеров. Виды визуализаций и структура отчёта произвольные, однако необходима возможность фильтровать данные по дням, менеджерам и начальникам отделов продаж.

3. Решить первое задание при помощи Python и библиотеки pandas

Доступные таблицы здесь. Описание таблиц здесь.

Результат выполнения задания:

В качестве результата выполнения задания необходимо предоставить:

1. SQL-запрос для расчёта среднего времени ответа менеджеров с подробными комментариями, что и как делали.

2. Ссылка на дашборд в DataLens с публичным доступом.

3. Jupiter Notebook с кодом на Python или ссылка на Google Colab, также с пояснениями к коду.

03 / разбор в сборнике

Разбор задачи в сборнике

Эту или очень похожую задачу мы уже разобрали по шагам.

04 / что проверяют

Что проверяет это задание

01

SQL

Выборки, агрегаты, джойны и оконные функции для анализа данных.

02

Аналитическое мышление

Как разложить задачу, выбрать подход и обосновать решение.

03

Работа с данными

Аккуратная выборка, фильтрация и проверка ограничений задачи.

05 / как решать

Как подойти к решению

  1. 1

    Разберите условие: что именно просят посчитать и в каких разрезах.

  2. 2

    Сверьтесь с данными: какие таблицы есть, период и нужные фильтры.

  3. 3

    Решайте по шагам и фиксируйте промежуточные результаты и допущения.

  4. 4

    Доведите до финальных чисел и коротких выводов или рекомендаций.

06 / частые ошибки

Частые ошибки

  • Неверный период, разрез или единицы измерения.
  • Не учтены фильтры и сегменты из условия.
  • Решение без промежуточных шагов — только финальная цифра.
  • Нет выводов и рекомендаций по результату.
07 / хороший ответ

Каким должен быть сильный ответ

Хороший ответ — это не просто финальные числа или код. Работодатель должен увидеть, как вы думаете, как проверяете ограничения задачи и как оформляете результат.

  • короткое описание логики решения;
  • промежуточные таблицы, запросы и фильтры;
  • финальные значения по каждому пункту задания;
  • понятные выводы и рекомендации.
08 / похожие задания

Похожие задания

09 / разборы в telegram

Хочешь больше таких разборов?

В Telegram-канале разбираю тестовые с собеседований, метрики и типичные ошибки кандидатов.

Подписаться в Telegram →
10 / следующий шаг

Разбираешь тестовые, но не уверен в решении?

На интенсиве разбираем реальные кейсы, A/B-секции, метрики, SQL, Python и типовые ошибки кандидатов.