1. Faro

Nivel 7 · ¿Qué día de la semana vende más?

La solicitud

De Ashley Rivera, Líder de Contenido Web

“Programo las actualizaciones de la página de inicio y los correos promocionales por día de la semana. Para 2025, ¿qué días traen más pedidos completados, y cuántos de los pedidos de cada día llegan por la tarde-noche?”

Tu objetivo

Para los pedidos con status 'completed' hechos en 2025, devuelve una fila por día de la semana con: weekday_num (número de día ISO, 1 = lunes a 7 = domingo), day_name (el nombre del día de la semana, p. ej. Monday), orders, evening_orders (pedidos hechos a las 18:00 o después) y evening_pct (evening_orders / orders * 100, redondeado a 1). Ordena por weekday_num ascendente.

  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente weekday_num day_name orders evening_orders evening_pctpendiente
  • 7 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu consulta

SQL

Cargando el editor…

    ResultadoVista previa de orders · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannel
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    Tablas

    Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.

    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NULL
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NULL
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNULL
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNULL
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNULL
    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NULL2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNULL2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NULL2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NULL2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NULL2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NULL2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Las fechas esconden muchas partes útiles: el año, el mes, el día de la semana, la hora. Extraer una y agrupar por ella es una forma rápida de encontrar patrones.

    Repaso: partes de una fecha en DuckDB

    función devuelve ejemplo para el sábado 2025-11-29 20:15
    ISODOW(ts) 1 = lunes … 7 = domingo 6
    DAYOFWEEK(ts) 0 = domingo … 6 = sábado 6
    DAYNAME(ts) el nombre Saturday
    HOUR(ts) de 0 a 23 20

    Los nombres se ordenan alfabéticamente, así que mantén un número junto a ellos para ordenar. La numeración ISO (lunes primero) es la que usan la mayoría de los calendarios de negocio.

    SELECT HOUR(order_date) AS hour, COUNT(*) AS orders
    FROM orders
    WHERE status = 'completed'
      AND order_date >= '2025-01-01'
      AND order_date < '2026-01-01'
    GROUP BY HOUR(order_date)
    ORDER BY orders DESC
    LIMIT 3;

    Agrupar por hora así muestra el pico de la tarde-noche que pide el ticket: las tres horas más concurridas de 2025 son las 20:00 (339 pedidos completados), las 19:00 (328) y las 21:00 (292). Un valor de hora de 20 cubre de 20:00:00 hasta 20:59:59, así que HOUR(order_date) >= 18 significa “desde las 6 PM hasta la medianoche”. Si el ticket hubiera definido la tarde-noche como de 6 PM a 10 PM, la condición también necesitaría un límite superior: HOUR(order_date) BETWEEN 18 AND 21.

    En la respuesta completa, el sábado (704) y el domingo (682) traen más pedidos completados en 2025, y en todos los días de la semana aproximadamente un tercio o más de los pedidos llegan a las 18:00 o después.

    Cuando agrupas por una expresión, repite la expresión en GROUP BY (o usa la posición de la columna). Tanto ISODOW como DAYNAME van en la agrupación; siempre coinciden, así que el conteo de filas se mantiene en siete.

    Errores comunes

    • Días alfabéticos. ORDER BY day_name da Friday, Monday, Saturday, Sunday …
    • Mezclar sistemas de numeración. DAYOFWEEK empieza en domingo = 0, ISODOW en lunes = 1.
    • Olvidar el filtro de año. Los patrones por día de la semana cambian a medida que crece el negocio; compara cosas comparables.

    En SQL Server

    Usa DATENAME(weekday, order_date) para el nombre y DATEPART(hour, order_date) para la hora. DATEPART(weekday, ...) depende del ajuste DATEFIRST (domingo = 1 por defecto en inglés de EE. UU.), así que (DATEPART(weekday, order_date) + @@DATEFIRST - 2) % 7 + 1 es la forma habitual de obtener lunes = 1.

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