牛客——SQL165 统计活跃间隔对用户分级结果

描述
用户行为日志表tb_user_log

（uid-用户ID, artical_id-文章ID, in_time-进入时间, out_time-离开时间, sign_in-是否签到）

问题：统计活跃间隔对用户分级后，各活跃等级用户占比，结果保留两位小数，且按占比降序排序。

注：

• 用户等级标准简化为：忠实用户(近7天活跃过且非新晋用户)、新晋用户(近7天新增)、沉睡用户(近7天未活跃但更早前活跃过)、流失用户(近30天未活跃但更早前活跃过)。
• 假设今天就是数据中所有日期的最大值。
• 近7天表示包含当天T的近7天，即闭区间[T-6, T]。

输出示例：

示例数据的输出结果如下

解释：

今天日期为2021.11.04，根据用户分级标准，用户行为日志表tb_user_log中忠实用户有：109、108、104；新晋用户有105、102；沉睡用户有103；流失用户有101；共7个用户，因此他们的比例分别为0.43、0.29、0.14、0.14。

示例1

输入：

DROP TABLE IF EXISTS tb_user_log;
CREATE TABLE tb_user_log (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    uid INT NOT NULL COMMENT '用户ID',
    artical_id INT NOT NULL COMMENT '视频ID',
    in_time datetime COMMENT '进入时间',
    out_time datetime COMMENT '离开时间',
    sign_in TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '是否签到'
) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin;

INSERT INTO tb_user_log(uid, artical_id, in_time, out_time, sign_in) VALUES
  (109, 9001, '2021-08-31 10:00:00', '2021-08-31 10:00:09', 0),
  (109, 9002, '2021-11-04 11:00:55', '2021-11-04 11:00:59', 0),
  (108, 9001, '2021-09-01 10:00:01', '2021-09-01 10:01:50', 0),
  (108, 9001, '2021-11-03 10:00:01', '2021-11-03 10:01:50', 0),
  (104, 9001, '2021-11-02 10:00:28', '2021-11-02 10:00:50', 0),
  (104, 9003, '2021-09-03 11:00:45', '2021-09-03 11:00:55', 0),
  (105, 9003, '2021-11-03 11:00:53', '2021-11-03 11:00:59', 0),
  (102, 9001, '2021-10-30 10:00:00', '2021-10-30 10:00:09', 0),
  (103, 9001, '2021-10-21 10:00:00', '2021-10-21 10:00:09', 0),
  (101, 0, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:42', 1);

输出：

忠实用户|0.43
新晋用户|0.29
沉睡用户|0.14
流失用户|0.14

我的解题思路：

1. 根据条件找出每个用户7天内、7-30天、30天以上的标记数
2. 根据条件使用cast when语句分组
3. 根据总人数和各分组人数找出比例

select user_grade,
       round(count(1) / (select count(distinct uid) as cnt from tb_user_log), 2) as ratio
from (
         select case
                    when (day7 > 0 and daymore > 0) or (day7 > 0 and day30 > 0)
                        then '忠实用户'
                    when day7 > 0 and daymore = 0 and day30 = 0
                        then '新晋用户'
                    when day30 > 0 and day7 = 0
                        then '沉睡用户'
                    else '流失用户'
                    end as user_grade
         from (
                  select uid,
                         sum(case
                                 when datediff(max_time, in_time) < 7 then 1
                                 else 0 end) as day7,
                         sum(case
                                 when datediff(max_time, in_time) >= 7 and datediff('2021-11-04', in_time) < 30 then 1
                                 else 0 end) as day30,
                         sum(case
                                 when datediff(max_time, in_time) >= 7 and datediff('2021-11-04', in_time) > 30 then 1
                                 else 0 end) as daymore
                  from tb_user_log
                           left join (select max(date_format(in_time, '%Y-%m-%d')) as max_time from tb_user_log) t1
                                     on 1 = 1
                  group by uid
              ) t
     ) tt
group by user_grade
order by ratio desc,
         user_grade;