ในบทความนี้จะเป็นซีรี่ย์ใหม่ของเรา ที่จะนำโจทย์ SQL ของสาย Data มาให้ลองฝึกกัน
ใครยังไม่คล่องเรื่องนี้ หรือกำลังฝึกเขียน SQL อยู่ให้ทำโจทย์เยอะ ๆ จะได้คล่อง ๆ นะคะ ^^
อยากฝึกโจทย์ Data แนวไหนอีก ? ทักมาบอกทีมงานเราได้ที่ Post นี้เลย – ทีม Datayolk
เกี่ยวกับตัวโจทย์
สำหรับโจทย์ของบทความนี้ เราจะเก็บ Data set (SQL DB) ไว้ในแพลตฟอร์ม Replit ตามลิ้งค์ด้านล่างซึ่งสามารถเข้าไปดูชุดข้อมูล และกด Run example เพื่อเริ่มทำโจทย์ได้เลย
โจทย์: Sale Dataset
เฉลยทั้งหมด: Github
โดยมี Data Dictionary ดังนี้
| order_id | Integer | PK |
| customer_id | Integer | |
| order_date | Date |
| product_id | Integer | PK |
| product_name | String | |
| unit_price | Integer |
| order_id | Integer | PK |
| product_id | Integer | FK |
| quantity | Integer |
| customer_id | Integer | PK |
| customer_name | String | |
| city | String | |
| orders_count | Integer |
| payment_id | Integer | PK |
| order_id | Integer | |
| payment_method | String | |
| amount | Floating Point |
| payment_id | Integer | PK |
| product_name | String | |
| expiration_date | Datetime |
Q1: Retrieve all customers from Mora city
Q2: Retrieve the latest order for each customer
Q3: Get the total number of orders for each customer
Q4: Calculate the running total of sales for each product over time
Q5: Retrieve the product names and their prices from the “products” table, where the price is less than $20
Q6: Find the highest order amount and the corresponding customer
Q7: Retrieve the payment methods and their amounts from the “Payments” table where the total amount is less than $200
Q8: Calculate the average order count per city
Q9: Find the top 5 customers with the highest total order amount
Q10: List all products along with the total quantity sold
Q11: Calculate the payment method with the highest total amount
Q12: Calculate the total revenue from the “orders” table by multiplying “quantity” and “unit_price” columns
Q13: Retrieve the product names and their prices from the “products” table, where the price is between $20 and $50
Q14: Calculate the percentage of total sales for each payment method
Q15: Delete all records from the “expired_products” table where the expiration date is in the past
Q16: Find the product names with expiration dates before the year 2023
Q17: Retrieve the latest order for each product
Q18: Retrieve the total amount of payments made by each customer
Q19: Calculation the customers who have made the highest total payments
Q20: Rank products based on their total revenue
ภาพหน้าปกจาก Michael Dziedzic on Unsplash
อยากมาทำงานสาย Data ใช่มั้ย?
เรามี Workshop Data Interview ที่จะช่วยคุณเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์งาน ผ่านการทำ Case Interview
บทความที่เกี่ยวข้อง
มาเรียนรู้การใช้ Google Sheet Query Function ผ่านการฝึกวิเคราะห์ข้อมูลแพลตฟอร์ม Food Delivery กันเถอะ
เคยสงสัยกันไหมกันว่า Data Analyst ในชีวิตจริงพวกเราทำงานกันอย่างไร ? ในบทความนี้จะชวนมาวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเขียนโปรแกรม SQL ในธีม “Customer Review”
จากการวิเคราะห์ข้อมูลบนเว็บไซต์ Science Publisher ที่ให้บริการขายลิขสิทธิ์บทความวิจัยทั่วโลก ในหนึ่งปีจะมีบทความที่ขายในเว็บไซต์นี้อย่างต่ำก็ 600 บทความ มูลค่ารวมทั้งปีจะอยู่ราว ๆ 100 ล้านบาท
เคยสงสัยกันไหมกันว่า Data Analyst ในชีวิตจริงพวกเราทำงานกันอย่างไร ? ในบทความนี้จะชวนมาวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเขียนโปรแกรม SQL ในธีม “Car Dealer”
