La solicitud

De Megan Collins, Directora de Ventas
Tu objetivo
Usando pedidos completados y líneas con quantity > 0, calcula los ingresos de vida de cada cliente (suma de quantity * unit_price * (1 - discount_pct / 100.0)). Coloca a los clientes en ltv_band: 'under_500' (menos de 500), '500_to_1999' (de 500 hasta, sin incluir, 2000), '2000_to_9999' (de 2000 hasta, sin incluir, 10000) o '10000_plus'. Devuelve una fila por rango con: ltv_band, customers, avg_ltv (promedio de ingresos de vida, redondeado a 2), band_revenue (redondeado a 2) y pct_of_revenue (band_revenue / ingresos totales de todos los clientes * 100, redondeado a 1).
- Lee de la tabla
customerspendiente - Lee de la tabla
orderspendiente - Muestra exactamente
ltv_bandcustomersavg_ltvband_revenuepct_of_revenuependiente
Tu consulta
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Solución de referencia
| customer_id | first_name | last_name | city | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle |
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Lo que recibe Megan, y por qué
Tablas
Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NULL |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NULL |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NULL |
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NULL | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NULL | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NULL | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NULL | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NULL | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NULL | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
La lección
Algunas preguntas necesitan varios pasos, cada uno con un grano distinto. Los CTE te permiten escribirlas como una cadena de pasos con nombre y legibles en lugar de subconsultas anidadas.
Repaso: un CTE por paso
WITH step_one AS (...),
step_two AS (SELECT ... FROM step_one)
SELECT ... FROM step_two;
Un solo WITH, comas entre los pasos, y cada paso puede leer los de arriba. Para este ticket:
- customer_ltv: líneas de pedido sumadas por cliente. Una fila por cliente que completó un pedido.
- banded: las mismas filas con una etiqueta de CASE.
- SELECT final: una fila por rango.
Ejecuta cada paso por separado mientras lo construyes. El código inicial muestra las diez primeras filas del paso uno; comprueba que los números parezcan dinero antes de asignarles rangos.
Leer el resultado
| ltv_band | customers | avg_ltv | pct_of_revenue |
|---|---|---|---|
| under_500 | 468 | 214.80 | 1.7 |
| 500_to_1999 | 649 | 1,103.54 | 12.1 |
| 2000_to_9999 | 486 | 4,277.26 | 35.3 |
| 10000_plus | 127 | 23,628.52 | 50.9 |
127 clientes, cerca del 7 % de los 1,730 que completaron un pedido, aportan la mitad de todos los ingresos. Ese es el tipo de concentración que finanzas y ventas quieren ver: perder un puñado de cuentas del rango superior dolería más que perder los 468 del rango inferior.
Las condiciones de CASE se revisan de arriba abajo y gana la primera verdadera. Por eso
WHEN ltv < 2000 no necesita ltv >= 500: todo lo que está por debajo de 500 ya se etiquetó.
Errores comunes
- Asignar rangos con el grano equivocado. Un CASE sobre líneas de pedido asigna rangos a líneas, no a clientes.
- Dividir entre el total equivocado.
SUM(ltv)dentro de la consulta agrupada es el total del propio rango. El total general necesita su propia subconsulta sobre el CTE (o una función de ventana, el próximo capítulo). - Rangos de texto que se ordenan mal. ‘10000_plus’ se ordena antes que ‘2000_to_9999’ alfabéticamente. Si el orden importa, añade una columna numérica band_order.
En SQL Server
Los CTE se escriben igual, pero la sentencia anterior a WITH debe terminar con punto y coma, por eso
a menudo ves ;WITH en el código de SQL Server. Los CTE no pueden llevar ORDER BY dentro del CTE sin
TOP.
¡Linterna encendida!
Practicaste: ctecase whenlifetime valuescalar subquerygroup by
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
