Меня зовут Алексей и я являюсь аналитиком в компании XYZ. Одной из наших задач было выяснить среднее время‚ которое проходит между клиентскими обращениями по различным темам в таблице tasks. Я расскажу вам‚ как я решил эту задачу в своей работе.
Шаг 1⁚ Понимание структуры таблицы
Первым делом‚ я внимательно изучил структуру таблицы tasks. Она содержит три основных поля⁚ client_id (идентификатор клиента)‚ created_datetime (время создания клиентской заявки) и title (тема обращения). Этот анализ помог мне понять‚ какие данные мне понадобятся для решения поставленной задачи.
Шаг 2⁚ Фильтрация данных по темам
Для начала я решил отфильтровать данные по каждой теме обращения. Для этого я использовал SQL-запрос с использованием оператора GROUP BY‚ чтобы сгруппировать данные по полю title. Таким образом‚ я получил все уникальные темы обращений в таблице tasks.
Шаг 3⁚ Вычисление временного интервала
Далее‚ для каждой темы обращения‚ я использовал SQL-запрос с оператором DATEDIFF‚ чтобы вычислить временной интервал между клиентскими обращениями. Я отсортировал данные по полю created_datetime‚ чтобы убедиться‚ что они расположены в хронологическом порядке.
Шаг 4⁚ Расчет среднего времени
Последним шагом был расчет среднего времени между клиентскими обращениями для каждой темы. Для этого я использовал SQL-запрос с оператором AVG‚ который вычисляет среднее значение временного интервала.
Результаты
После выполнения всех шагов и анализа полученных данных‚ я получил среднее время‚ которое проходит между клиентскими обращениями для каждой темы обращения в таблице tasks. Эти результаты помогли нам лучше понять паттерны поведения клиентов и оптимизировать нашу работу с ними.
В ходе решения данной задачи я использовал аналитические навыки и SQL-запросы для нахождения среднего времени между клиентскими обращениями в таблице tasks. Мой опыт подтвердил важность систематического подхода и анализа данных для принятия обоснованных бизнес-решений.