题目:现在运营想要对每个学校不同性别的用户活跃情况和发帖数量进行分析,请分别计算出每个学校每种性别的用户数、30天内平均活跃天数和平均发帖数量。 用户信息表:user_profile 30天内活跃天数字段(active_days_within_30) 发帖数量字段(question_cnt) 回答数量字段(answer_cnt) id device_id gender age university gpa active_days_within_30 question_cnt answer_cnt 1 2138 male 21 北京大学 3.4 7 2 12 2 3214 male 复旦大学 4.0 15 5 25 3 6543 female 20 北京大学 3.2 12 3 30 4 2315 female 23 浙江大学 3.6 5 1 2 5 5432 male 25 山东大学 3.8 20 15 70 6 2131 male 28 山东大学 3.3 15 7 13 7 4321 male 26 复旦大学 3.6 9 6 52 第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138,性别为男,年龄21岁,北京大学,gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天,发帖数量为2,回答数量为12 。。。 最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321,性别为男,年龄26岁,复旦大学,gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天,发帖数量为6,回答数量为52 你的查询返回结果需要对性别和学校分组,示例如下,结果保留1位小数,1位小数之后的四舍五入,查询出来的结果按照gender、university升序排列 : gender university user_num avg_active_day avg_question_cnt female 北京大学 1 12.0 3.0 female 浙江大学 1 5.0 1.0 male 北京大学 1 7.0 2.0 male 复旦大学 2 12.0 5.5 male 山东大学 2 17.5 11.0 解释: 第一行表示:北京大学的男性用户个数为1,平均活跃天数为7天,平均发帖量为2 。。。 最后一行表示:山东大学的男性用户个数为2,平均活跃天数为17.5天,平均发帖量为11

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题目:现在运营想要对每个学校不同性别的用户活跃情况和发帖数量进行分析,请分别计算出每个学校每种性别的用户数、30天内平均活跃天数和平均发帖数量。
用户信息表:user_profile
30天内活跃天数字段(active_days_within_30)
发帖数量字段(question_cnt)
回答数量字段(answer_cnt)
id device_id gender age university gpa active_days_within_30 question_cnt answer_cnt
1 2138 male 21 北京大学 3.4 7 2 12
2 3214 male 复旦大学 4.0 15 5 25
3 6543 female 20 北京大学 3.2 12 3 30
4 2315 female 23 浙江大学 3.6 5 1 2
5 5432 male 25 山东大学 3.8 20 15 70
6 2131 male 28 山东大学 3.3 15 7 13
7 4321 male 26 复旦大学 3.6 9 6 52
第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138,性别为男,年龄21岁,北京大学,gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天,发帖数量为2,回答数量为12
。。。
最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321,性别为男,年龄26岁,复旦大学,gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天,发帖数量为6,回答数量为52
你的查询返回结果需要对性别和学校分组,示例如下,结果保留1位小数,1位小数之后的四舍五入,查询出来的结果按照gender、university升序排列
gender university user_num avg_active_day avg_question_cnt
female 北京大学 1 12.0 3.0
female 浙江大学 1 5.0 1.0
male 北京大学 1 7.0 2.0
male 复旦大学 2 12.0 5.5
male 山东大学 2 17.5 11.0
解释:
第一行表示:北京大学的男性用户个数为1,平均活跃天数为7天,平均发帖量为2
。。。
最后一行表示:山东大学的男性用户个数为2,平均活跃天数为17.5天,平均发帖量为11
求指点,为啥语句和题解一样,但显示答案错误,是哪个细节错了,经常犯这些错,解不出答案😫

SELECT gender,university,COUNT(gender),
avg(active_days_within_30)as avg_active_days,
avg(question_cnt)as avg_question_cnt
FROM user_profile
group by university;

56:33
题目:现在运营想要对每个学校不同性别的用户活跃情况和发帖数量进行分析,请分别计算出每个学校每种性别的用户数、30天内平均活跃天数和平均发帖数量。   	     	     	用户信息表:user_profile   	30天内活跃天数字段(active_days_within_30)   	发帖数量字段(question_cnt)   	回答数量字段(answer_cnt)   	 		 			 				 					id 				 				 					device_id 				 				 					gender 				 				 					age 				 				 					university 				 				 					gpa 				 				 					active_days_within_30   				 				 					question_cnt   				 				 					answer_cnt 				 			 			 				 					1 				 				 					2138 				 				 					male 				 				 					21 				 				 					北京大学 				 				 					3.4 				 				 					7 				 				 					2 				 				 					12 				 			 			 				 					2 				 				 					3214 				 				 					male 				 				 					   				 				 					复旦大学 				 				 					4.0 				 				 					15 				 				 					5 				 				 					25 				 			 			 				 					3 				 				 					6543 				 				 					female 				 				 					20 				 				 					北京大学 				 				 					3.2 				 				 					12 				 				 					3 				 				 					30 				 			 			 				 					4 				 				 					2315 				 				 					female 				 				 					23 				 				 					浙江大学 				 				 					3.6 				 				 					5 				 				 					1 				 				 					2 				 			 			 				 					5 				 				 					5432 				 				 					male 				 				 					25 				 				 					山东大学 				 				 					3.8 				 				 					20 				 				 					15 				 				 					70 				 			 			 				 					6 				 				 					2131 				 				 					male 				 				 					28 				 				 					山东大学 				 				 					3.3 				 				 					15 				 				 					7 				 				 					13 				 			 			 				 					7 				 				 					4321 				 				 					male 				 				 					26 				 				 					复旦大学 				 				 					3.6 				 				 					9 				 				 					6 				 				 					52 				 			 		 	   	第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138,性别为男,年龄21岁,北京大学,gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天,发帖数量为2,回答数量为12   	。。。   	最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321,性别为男,年龄26岁,复旦大学,gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天,发帖数量为6,回答数量为52      	     	     	你的查询返回结果需要对性别和学校分组,示例如下,结果保留1位小数,1位小数之后的四舍五入,查询出来的结果按照gender、university升序排列  :   	 		 			 				 					gender 				 				 					university 				 				 					user_num 				 				 					avg_active_day 				 				 					avg_question_cnt 				 			 			 				 					female 				 				 					北京大学 				 				 					1 				 				 					12.0 				 				 					3.0 				 			 			 				 					female   				 				 					浙江大学 				 				 					1 				 				 					5.0 				 				 					1.0 				 			 			 				 					male 				 				 					北京大学 				 				 					1 				 				 					7.0 				 				 					2.0 				 			 			 				 					male   				 				 					复旦大学 				 				 					2 				 				 					12.0 				 				 					5.5 				 			 			 				 					male 				 				 					山东大学 				 				 					2 				 				 					17.5 				 				 					11.0 				 			 		 	   	     	解释:   	第一行表示:北京大学的男性用户个数为1,平均活跃天数为7天,平均发帖量为2   	。。。   	最后一行表示:山东大学的男性用户个数为2,平均活跃天数为17.5天,平均发帖量为11
uu们,为什么我写的和题解的答案一样,可是还是提醒我出错,我实在没找到哪里出错了,大家能帮我看看是哪里出错了可以嘛?谢谢!

24:14

疑惑,为啥count(distinct divice_id)就不对了呢?
select gender,university, count(distinct device_id) user_num, avg(active_days_within_30) avg_active_day, avg(question_cnt) avg_question_cnt
from user_profile
group by university,gender

04:21

SELECT gender,university,count(gender) as user_num,
avg(active_days_within_30) as avg_active_days,avg(question_cnt) as avg_question_cnt
from user_profile
GROUP by university,gender;
40:12

【场景】:每个学校不同性别的用户

【分类】:分组计算

分析思路

select 查询结果 [性别;学校;count(设备ID) as 用户数;avg(30天内活跃记录) as 平均活跃天数;avg(发帖记录) as 平均发帖数] from 从哪张表中查找数据 [user_profile] group by 分组 [学校;性别]

求解代码

方法一:

select     gender,     university,     count(device_id) as user_num,     avg(active_days_within_30) as avg_active_day,     avg(question_cnt) as avg_question_cnt from user_profile group by university, gender

19:53

select gender,university,count(id) user_num,avg(active_days_within_30) avg_active_day,avg(question_cnt) avg_question_cnt from user_profile

group by university,gender
求大佬解答,为什么第三个user_num 可以是id,也可以是性别(gender) 我不能理解

58:59
SELECT gender,university,COUNT(gender) user_num, AVG(active_days_within_30) avg_active_days, AVG(question_cnt) avg_question_cnt FROM user_profile GROUP BY university,gender

07:32
SELECT      gender,     university,     COUNT(*) AS user_num,     ROUND(AVG(active_days_within_30), 1) AS avg_active_day,     ROUND(AVG(question_cnt ), 1) AS avg_question_cnt FROM      user_profile GROUP BY      gender,     university ORDER BY      gender ASC,     university ASC 
注意结果保留1位小数,1位小数之后的四舍五入,查询出来的结果按照gender、university升序排列
所以后面一定要加order by,不然不成功

39:46
select 
gender 
,university 
,count(gender) as uer_num 
,avg(active_days_within_30) as avg_active_day
,avg(question_cnt) as avg_question_cnt
FROM user_profile

group by gender,university

10:24

select gender,university ,count(device_id) as user_num ,round(avg(active_days_within_30),1) as avg_active_day ,round(avg(question_cnt),1) as avg_question_cnt from user_profile group by gender,university

这个题的考察点比较多。
多列分组。
聚合函数。
使用round控制小数点。

01:23

select gender,university,
count(gender) as user_num, 
avg(active_days_within_30) as avg_active_days,
avg(question_cnt) as avg_question_cnt
from user_profile
group by gender,university
37:59
select gender,university,count(gender) as user_num,
ROUND(avg(active_days_within_30),1),
ROUND(avg(question_cnt),1)
from user_profile
group by gender,university
11:50

select gender, university, count(gender), avg(active_days_within_30), avg(question_cnt) from user_profile group by gender,university;
52:02
想问一下group by时候gender和university的先后顺序有影响吗,结果是没区别的,但是应该要按顺序吧
34:51

SELECT gender, university, count(gender) as user_num,  ROUND(avg(active_days_within_30), 1) as avg_active_day, ROUND(avg(question_cnt), 1) as avg_question_cnt FROM user_profile GROUP BY gender, university 

04:45

select gender,     university,     count(device_id) as user_num,     round(avg(active_days_within_30),1) as avg_active_day,     round(avg(question_cnt),1)  as avg_question_cnt  from      user_profile  group by      gender,university  order by     gender,university;
注意:输出按照题目要求:
1.对性别和学校分组  group by gender,university
2.查询出来的结果按照gender、university升序排列  order by gender,university

15:00
user_num不是每个学校不同性别的用户量么? 为什么可以count(gender), 这样不是只会计算男生和女生的数量了么?
不知道该怎么同时满足两个字段进行count, 求教

55:30

select gender,university,COUNT(gender),avg(active_days_within_30),avg(question_cnt) from user_profile group by gender,university;
04:19

select gender,university,count(*) user_num,round(avg(active_days_within_30),1) avg_active_day ,
round(avg(question_cnt),1) avg_question_cnt
from user_profile
group by gender,university
23:22

select 
l.gender,
l.university,
count(gender) as user_num ,
avg(l.active_days_within_30) as avg_active_day,
avg(l.question_cnt) as avg_question_cnt
FROM user_profile l 

group by l.university ,l.gender
题目示例表格中那个字段:“avg(l.question_cnt) as avg_question-cnt”的最后这个“-cnt”有问题,应该是下划线“_cnt”

08:31

以上就是关于问题题目:现在运营想要对每个学校不同性别的用户活跃情况和发帖数量进行分析,请分别计算出每个学校每种性别的用户数、30天内平均活跃天数和平均发帖数量。

用户信息表:user_profile 30天内活跃天数字段(active_days_within_30) 发帖数量字段(question_cnt) 回答数量字段(answer_cnt) id device_id gender age university gpa active_days_within_30
question_cnt
answer_cnt 1 2138 male 21 北京大学 3.4 7 2 12 2 3214 male
复旦大学 4.0 15 5 25 3 6543 female 20 北京大学 3.2 12 3 30 4 2315 female 23 浙江大学 3.6 5 1 2 5 5432 male 25 山东大学 3.8 20 15 70 6 2131 male 28 山东大学 3.3 15 7 13 7 4321 male 26 复旦大学 3.6 9 6 52 第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138,性别为男,年龄21岁,北京大学,gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天,发帖数量为2,回答数量为12 。。。 最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321,性别为男,年龄26岁,复旦大学,gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天,发帖数量为6,回答数量为52

你的查询返回结果需要对性别和学校分组,示例如下,结果保留1位小数,1位小数之后的四舍五入,查询出来的结果按照gender、university升序排列 : gender university user_num avg_active_day avg_question_cnt female 北京大学 1 12.0 3.0 female
浙江大学 1 5.0 1.0 male 北京大学 1 7.0 2.0 male
复旦大学 2 12.0 5.5 male 山东大学 2 17.5 11.0
解释: 第一行表示:北京大学的男性用户个数为1,平均活跃天数为7天,平均发帖量为2 。。。 最后一行表示:山东大学的男性用户个数为2,平均活跃天数为17.5天,平均发帖量为11的答案

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