PET Extra Tasks completed

aharlamcev/postgresql/Pet-projectsql.sql

@@ -283,7 +283,7 @@ from total_counts
 ;
 
 -----------------------------------------------------------------------------------------------------
--- 4 Задание Когортный анализ пользователей
+-- 4 Задание Когортный анализ пользователей (Для каждого месяца регистрации)
 create materialized view user_cohort_analysis AS
 with needed_users as (
 						select distinct u.id as user_id, u.registration_date as reg_date, e.course_id, lv.id as view_id, 
@@ -305,7 +305,6 @@ CTE as (
 		COUNT(course_id) as courses_count,
 		extract('days' from AVG(first_view_date - reg_date)) as avg_time_to_first_view
 		from needed_users
-		where date_trunc('month', reg_date)::date = '2023-03-01'
 		group by cohort_month
 		)
 select cohort_month, users_in_cohort, enrolled_users, active_users,
@@ -340,7 +339,7 @@ views_cte as (
 select lic.lesson_id, lic.lesson_title, lic.course_title, 
 vc.total_views, 
 vc.unique_viewers, 
-coalesce(vc.avg_views_per_user, 0),
+coalesce(vc.avg_views_per_user, 0) as avg_views_per_user,
 dense_rank() OVER (ORDER BY vc.total_views desc) as popularity_rank,
 ROUND(100.0 * unique_viewers / enrolled_to_course, 2) as completion_rate
 from lessons_in_courses lic
@@ -441,5 +440,27 @@ funnel_stages as (
 ;
 -- Признаюсь 6-е задание сделал с помощью нейросети, потому что сам вообще никак к нему подобраться не мог.
 
-
-
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+-- Доп. Задание №1 Анализ drop-off точек
+select course_id, stage_name, users_count,
+100 - conversion_from_previous as lost_precentage
+from conversion_funnel
+where stage_name = 'started'
+order by lost_precentage desc
+;
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+-- Доп. Задание №2 Топ-3 урока с повторными просмотрами
+select lesson_id
+from lesson_popularity_ranking
+where avg_views_per_user > 1
+limit 3
+;
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+-- Доп. Задание №3 Лучшая когорта по retention
+select cohort_month, retention_rate
+from user_cohort_analysis
+order by retention_rate desc
+limit 2
+;
+-- В нашем случае два месяца с одинаковыми лучшими показателями retention это 2023-01 и 2023-02. Это является следствием того, что у нас
+-- наибольшее количество зарегистрированных пользователей именно в эти месяцы, а именно 2023-01 = 40%, а 2023-02 = 20%, соотвественно 60% пользователей были зарегистрированы в эти месяцы.