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滴滴面试题：打车业务问题如何分析？

【题目】公司的app（类似滴滴、uber）为用户提供打车服务。现有四张表，分别是“司机数据”表，“订单数据”表，“在线时长数据”表，“城市匹配数据”表。（滴滴面试题）下图左表是“司机数据”表的部分数据。为了便于讲解，之后在涉及到表的时候，用下图右表来代替。右表中展示了左表的部分代表性数据。上表中的“产品线id”: 1是表示专车，2表示企业，3表示快车，4表示企业快车业务问题分析出2020年8月各城市每天的司机数、快车订单量和快车流水数据。分析出2020年8月和9月，每个月的北京市新老司机（首单日期在当月为新司机）的司机数、在线时长和TPH（订单量/在线时长）数据。分别提取司机数大于20，司机总在线时长大于2小时，订单量大于1，乘客数大于1的城市名称数据。（文末有模拟数据下载）【解题思路】为了方便数据处理，首先将这些表中所有的日期数据转化为日期格式 ‘年-月-日’ 的形式。需要使用 date_fromat 函数。 sql语句为update 司机数据 set 日期=date_format(日期,'%Y-%m-%d');update 司机数据 set 首次完成订单时间=date_format(首次完成订单时间,'%Y-%m-%d');update 订单数据 set 日期=date_format(日期,'%Y-%m-%d');update 在线时长数据 set 日期=date_format(日期,'%Y-%m-%d'); 处理后的表如下图，可以发现对应日期列已经修改过来了。接下来看需要分析的业务问题。提取2020年8月各城市每天的司机数、快车订单量和快车流水数据。 (1) 2020年8月各城市每天的司机数使用逻辑树分析方法，拆解业务需求的每个部分。 “2020年8月”，可以用 between and 函数来对时间进行条件限制。 “每天的司机数”，司机数的计算用到的表是 “司机数据” 表。当出现“每天”要想到《猴子从零学会sql》里讲过的分组汇总，来解决“每天”这样的问题。用“日期“来分组（group by），用 count(司机id) 来汇总司机数。 “各城市”，城市在“城市匹配数据“表中。也就是“每个城市”所以用“城市“来分组（group by）。这里涉及到两个表“司机数据” 表和“城市匹配数据“表，所以遇到多表查询的情况，要想到《猴子从零学会sql》里讲过的多表联结。下图是两表联结的条件（通过城市id联结）。使用哪种联结呢？因为要查询的是司机数，所以要保留“司机数据”表中的全部数据，因此使用左联结。 sql语句如下查询结果如下图(部分展示) (2) 2020年8月各城市每天的快车订单量 “2020年8月”，可以用 between and 函数来对时间进行条件限制。 “每天的快车订单量”，对于计算快车订单量，用到的表是 “订单数据” 表。根据题目的字段解释，“产品线id”: 1是表示专车，2表示企业，3表示快车，4表示企业快车。可以用where子句把快车数据先筛选出来（产品线id=3）。当出现“每天”要想到《猴子从零学会sql》里讲过的分组汇总，来解决“每天”这样的问题。用“日期“来分组（group by），用 count(订单id) 来汇总订单量。 “各城市”，城市在“城市匹配数据“表中。也就是“每个城市”所以用“城市“来分组（group by）。在 “订单数据” 表、“司机数据”表中都没有城市数据，所以需要三表联结，下面是3表的关系图。使用哪种联结呢？因为要查询的是快车订单量，所以要保留“订单数据”表中的全部数据，因此使用左联结来与“司机数据”进行联结（联结依据为“司机id”）。然后，因为要对第一次联结后的表的“城市id”与“城市名称”进行匹配，所以我们用左联结来进行匹配。 sql语句如下查询结果如下图 (3) 2020年8月各城市每天的快车流水数据 “2020年8月”，可以用 between and 来对时间进行条件限制。 “每天的快车流水数据”，对于计算快车订单量，用到的表是 “订单数据” 表。根据题目的字段解释，“产品线id”: 1是表示专车，2表示企业，3表示快车，4表示企业快车。可以用where子句把快车数据先筛选出来（产品线id=3）。当出现“每天”要想到《猴子从零学会sql》里讲过的分组汇总，来解决“每天”这样的问题。用“日期“来分组（group by），用 sum(流水) 来汇总流水。 “各城市”，城市在“城市匹配数据“表中。也就是“每个城市”所以用“城市“来分组（group by）。在 “订单数据” 表、“司机数据”表中都没有城市数据，所以需要三表联结，下面是3表的关系图。使用哪种联结呢？因为要查询的是快车流水量，所以要保留“订单数据”表中的全部数据，因此使用左联结来与“司机数据”进行联结（联结依据为“司机id”）。然后，因为要对第一次联结后的表的“城市id”与“城市名称”进行匹配，所以我们用左联结来进行匹配。 sql语句如下查询结果如下提取2020年8月和9月，每个月的北京市新老司机（首单日期在当月为新司机）的司机数、在线时长和TPH（订单量/在线时长）数据。我们将新老司机分开来分析，先针对新司机进行提取，然后老司机同理可得。（1）提取2020年8月和9月，每个月的北京市新司机的司机数。使用多维度拆解分析方法来拆解题目为以下子问题： 1）每个月的司机数2）条件：新司机 2）时间条件：2020年8月和9月3）城市条件：北京市先来看子问题1：每个月的司机数对于司机数的计算，用到 “ 司机数据” 表。根据《猴子从零学会sql》里讲过的，遇到“每个”这类型问题要用分组汇总。“每个月”按月份分组（group by），用count(司机id)来汇总司机数。 select count(司机id) as 司机数from 司机数据group by 月份；这里的月份怎么得到呢？可以通过“日期”列获得：date_format(日期,'%Y-%m') 所以，上面sql修改为： select count(司机id) as 司机数from 司机数据group by date_format(日期,'%Y-%m') as 月份；子问题2，条件：新司机å 对于 ‘新司机’ 这个条件，由题目中的释义可知：首单日期在当月为新司机。因此我们通过比较 "日期" 与 “首次完成订单日” 两列的年月相等的，即为新司机。我们用函数 year(日期) 来提取日期中的年份。用函数 month(日期) 来提取日期中的月份。利用如下“where”条件来表示新司机。 where year(首次完成订单时间)=year(日期) and month(首次完成订单时间)=month(日期) 加入“新司机”条件后的sql如下： select count(司机id) as 新司机数from 司机数据where year(首次完成订单时间)=year(日期) and month(首次完成订单时间)=month(日期) group by date_format(日期,'%Y-%m') as 年月；子问题3，时间条件：2020年8月和9月利用where加条件，between...and 函数限制时间范围。where 日期 between '2020-08-01' and '2020-08-31'or 日期 between '2020-09-01' and '2020-09-31' select count(司机id) as 新司机数from 司机数据where year(首次完成订单时间)=year(日期) and month(首次完成订单时间)=month(日期) and (日期 between '2020-08-01' and '2020-08-31'or 日期 between '2020-09-01' and '2020-09-31')group by date_format(日期,'%Y-%m') as 年月；子问题4，城市条件：北京市利用where添加城市条件，城市id等于北京市的id。where 城市id ='100000' 最终sql如下查询结果如下 (2) 提取2020年8月和9月，每个月的北京市新司机的在线时长。对于在线时长的计算，用到 “ 在线时长数据” 表。根据《猴子从零学会sql》里讲过的，遇到“每个”这类型问题要用分组汇总。“每个月”按月份分组（group by），在线时长的总长利用sum(在线时长)来计算。而我们发现新司机在 “在线时长数据” 表中并没有，而是在 “司机数据”表中通过查询语句才能得到，因此我们用两个表的联结，得到 8,9月北京新司机的在线时长，然后再利用子查询，使用sum(在线时长)得到总时长。 sql语句解析如下查询结果如下 (3) 提取2020年8月和9月，每个月的北京市新司机的TPH（订单量/在线时长）。由题可知，TPH=订单量/在线时长。其中在线时长我们在上一题中已经求得，因此只需求出订单量即可。订单量的计算，会用到 “订单数据” 表，用count(订单id)来计算。然后思路与上题一样，新司机在 “在线时长数据” 表中并没有，而是在 “司机数据”表中通过查询语句才能得到。因此我们用两个表的联结，得到 8,9月北京新司机的在线时长，然后再利用子查询，使用count(订单id)得到总订单量。 sql语句解析如下查询结果如下因此，2020年8月和9月，每个月的北京市新司机的TPH=订单量/在线时长=2/4=0.5。对于老司机的司机数，在线时长以及TPH，同理可得，只需要将 “新司机” 的条件换成 “老司机” 即可，其他语句都不变。分别提取司机数大于20，司机总在线时长大于2小时，订单量大于1，乘客数大于1的城市名称数据。 (1) 司机数大于20的城市名称。司机数的计算用count(司机id)，用到的是“司机数据”表，城市名称在 “城市匹配数据”中，用表的联结。联结图如下。 sql语句解析如下查询结果如下 (2) 司机总在线时长大于2小时城市名称。总在线时长用sum(在线时长)来计算，用的是 “在线时长数据”表，而这个表中没有城市id，因此我们需要先联结“司机数据”表，得到城市id，再通过联结“城市匹配数据”表，得到对应的城市名称。 sql 语句解析如下查询结果如下 (3) 订单量大于1的城市名称。订单量的计算用count(订单id)，乘客数的计算用count(乘客id)，用到的表为“订单数据表”，而这个表中没有城市id。我们需要先通过“司机数据”表联结，得到对应的城市id，在通过“城市匹配数据”表进行联结，得到相应的城市名称。 sql语句解析如下查询结果如下 (4) 乘客数大于1的城市名称。乘客数通过count(乘客id)来计算，用到的表为“订单数据”表，而这个表中并没有城市id，所以我们需要联结 “司机数据”表来得到相应的城市id，再通过“城市匹配数据”联结，得到相应的城市名称。 sql语句解析如下查询结果如下【本题考点】 1.这次试题重点要考察的是表的联结。当题目中涉及到多个表之间的关系时，我们要找到多个表之间是通过什么条件关联的，然后进行多表关联。 2.考查如何将复杂问题拆解为简单问题的能力，可以使用逻辑树分析方法。 3.如何下载案例数据？推荐：如何从零学会sql？

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如何自己找数据分析项目来做?

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