【数据分析】
在天津贝壳数据分析试题中，主要涵盖了两个方面的知识点：SQL查询和数据分析。下面将分别对这两个主题进行深入解析。
1. SQL 查询
SQL（Structured Query Language）是用于管理和处理关系数据库的标准语言。试题中的SQL题目涉及了数据筛选、聚合函数以及连接操作。
第一题：
需求是从房源表（house）中筛选出录入时间为'2019-03-11'，且委托类型为'买卖'的房源，并输出房源编号（housedel_id）、维护门店（hold_shop_name）、楼盘名称（resblock_name）和面积（floor_area）。这涉及到`SELECT`、`FROM`、`WHERE`子句的使用：
```sql
Select housedel_id as 房源编号, hold_shop_name as 维护门店, resblock_name as 楼盘名称, floor_area as 面积
from house
where typing_time = ’2019-03-11’ and del_type=’买卖’;
```
第二题：
此题要求统计带看日期在'2019-01-01'之后，各个带看人门店的带看房源量，同时要求委托类型为'买卖'。这里需要用到`COUNT()`聚合函数和`GROUP BY`子句来计算每个门店的带看量：
```sql
Select agent_shop_name as 带看人门店, count(*) as 带看量
from showing
where showing_start_time >’2019-01-01’ and del_type =’买卖’
group by agent_shop_name;
```
第三题：
此题涉及到了左连接（LEFT JOIN）操作，需要筛选出委托类型为'买卖'且面积超过100平米的房源，同时统计这些房源的带看量。输出字段包括房源编号（housedel_id）、面积（floor_area）和带看量：
```sql
Select s.housedel_id as 房源编号, h.floor_area as 面积, count(s.showing_id) as 带看量
from showing s
left join house h on s.housedel_id=h.housedel_id
where s.del_type = ’买卖’ and h.floor_area>100
group by s.housedel_id;
```
2. 数据分析
数据分析题旨在考察对品牌和价格结构的理解以及数据洞察力。题目给出的数据表明，2018年11月和12月，不同品牌在不同总价档位的成交量。分析这样的数据可以了解市场分布、品牌偏好以及总价段的销售趋势。分析步骤可能包括：
- **数据清洗**：检查数据的完整性和一致性，处理缺失值或异常值。
- **描述性统计**：计算每个品牌每个总价档位的平均成交量、中位数、标准差等，以了解各档位的集中程度和波动情况。
- **比较分析**：对比不同品牌在同一总价档位的表现，识别哪些品牌在特定价位段表现突出。
- **趋势分析**：分析各总价档位成交量的时间变化，判断是否呈现上升、下降或季节性波动。
- **市场占有率**：计算每个品牌在所有总价档位的总成交量占市场份额的比例，揭示品牌的总体市场地位。
- **关联分析**：研究总价与成交量之间的关系，看是否存在价格与销量的正相关、负相关还是无关联。
通过以上分析，可以为决策者提供关于品牌策略、定价策略以及市场趋势的重要洞察。
总结，此试题旨在考察应聘者对SQL查询语言的掌握程度以及数据分析的基本能力。SQL部分涉及了基础查询、聚合函数和连接操作；数据分析部分则需要对市场数据进行深度挖掘和解读。通过解决这些问题，能有效地评估候选人在实际工作中处理数据和解决问题的能力。
2024-10-14 15:20:00
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