【题目】
“用户运营记录表”记录了某短视频平台用户的日点击访问量，帮助公司内部分析师了解用户对当前页面的点击偏好。
表格字段包括：用户名、操作记录、操作时间。
表中每个字段的含义如下。
用户名：表示用户在短视频平台注册的唯一用户名。
操作：表示用户在短视频平台上点击的按钮名称。a表示用户点击“短视频”播放入口，b表示用户点击“长视频”播放入口。
操作时间：表示用户点击的时间，精确到秒。
现在，操作员找到了作为数据分析师的您，并希望您帮我看一下用SQL获取两个数据，如下所示：
1.分析每天的访客数和他们的平均操作次数
2.统计每天符合以下条件的用户数：A操作之后是B操作，AB操作必须相邻.
比如2020年1月2日，小明先点击了短视频入口(操作ID为A)，再点击了长视频入口(操作ID为B)，所以小明在那天属于我们的目标用户。(如下图黄色字段所示)
1.分析每天的访客数和他们的平均操作次数
如果短视频平台在2020年1月2日正式上线，第一天只有小明和小红会浏览短视频平台。
小明对短视频和长视频都很感兴趣，早上9: 00点击A键进入短视频界面观看。然后下午3点，小明点了B键，进入长视频频道观看。晚上，小明觉得自己又想看短视频了。晚上7点40分，他再次点击A键观看短视频。
小红是个重度短视频爱好者。当天下午2点，小红第一时间点击A键进入短视频界面，感觉内容不错。于是下午6点，小红再次点击了A键，开心地看起了短视频。
那么，如何统计当天的访客数量和平均操作次数呢？
短视频平台上线的第一天，也就是2020年1月2日，我们很容易就能看到当天的访问量和平均操作次数：当天的访问量是2(小明和小红)，当天的平均操作次数是2.5(当天有5次点击和2次操作，所以5除以2得到2.5)。
但是随着短视频平台数量的增加，如果允许分析师每天手动统计，那么工作量可想而知。有什么方法可以帮助我们快速统计每天的访客数量和平均操作次数？
如果你想知道每天的访客数和平均操作数，遇到这种“每”的问题，应该想到《猴子 从零学会SQL》中提到的“分组汇总”。
按日期分组(分组
按日期)、汇总(计数用户名用于人数，计数操作时间用于操作数)。这里，因为表中表示日期的字段“操作时间”精确到分和秒，所以需要使用日期函数将操作时间转换为日期形式。具体形式如下：
你可能有一个问题。由于group by代表分组，所以我可以在最后直接添加group by分组命令，但是为什么要在开头选择呢？
以后，还需要添加分组标准日期(操作时间)吗？
这就涉及到聚合函数的另一个特性，“端到端回声”。你可以简单地理解为选择之后是最后呈现在餐桌上的美味食物，而分组。
背后的内容是厨房幕后烹饪的食品加工过程。
理解后，将特定代码字段替换如下：
这里有两点需要注意。一是需要减轻体重，cou。
nt(distinct 用户名)其中的distinct就是去重的意思。比如小明在2020-02-01早上点了一次，下午点了一次，晚上点了一次，那么小明其实在表里面当天是有三条记录的，但是人头数的话，小明当天只贡献了一个人头数，所以这里需要去重。
其二是日期需要改为date形式，date函数可以帮我们将长时间段变为简介的年-月-日的日期形式。
2.统计每天符合以下条件的用户数：A操作之后是B操作，AB操作必须相邻
其实这个是在日常工作中业务经常要用到的SQL取数场景。例如，某电商公司主管在做针对功能优化的决策，主管非常想知道，咱们的用户在点击“下单”按钮后，都流向到哪里去了？
这时候数据分析师小甲淡定的汇报到：主管，咱们用户呀，在点击“下单”按钮后，有80%的用户立马点击了“领优惠券”按钮，有15%的用户立马点击了“评价”按钮，有5%的用户立马点击了“随便看看”按钮。
主管一听，便立马就知道了用户的点击行为偏好。
其实这里，数据分析师小甲用了SQL中的lead()窗口函数，实现了这种“相邻”操作的数据统计。
如上图可知，用户（花花）的行为路径是，先下单，其后他领取了优惠券，领完优惠券之后再去评价。而小白则是下单后直接就去评价了。
数据分析师小甲先以用户进行分组，找出用户当前操作以及最近一次操作的行为，而后进行统计记人头数，从而给了主管一个非常满意的答案。
lead窗口函数大致结构如下：
lead（）函数的模板如上，基本上只要改变ABC三个方格里面的值，就可以实现任何相邻元素之间的取数。具体表达含义如下：
lead()表示找出XXX的下一次相邻行为。
partition表示分组
order by表示排序；
比如说，想找出每天用户相邻两次的点击。
按照什么分组呢？按照用户分组，所以partition by后面填上用户id。
那如何区别每个用户各个行为的先后顺序呢？按照每个用户点击的时间来区分，所以order by后面填入操作时间。
那最后，我们究竟想看的行为是什么呢？操作记录（比如上述提到的优惠券行为、评价行为等）。
思路整理完后，SQL如下：
回过头来继续看当前的这个案例。
假如短视频平台2020年1月2号正式上线，第一天，只有小明和小红两个人浏览短视频平台。
其中小明对短视频和长视频都感兴趣，上午九点点了A按钮进入短视频界面观看。其后下午3点钟，小明点了B按钮，进入长视频频道观看。
晚上时候，小明觉着还想再看看短视频，就在晚上7点40时候，又点击了A按钮去观看短视频。
小红则是重度短视频爱好者，当天下午2点小红第一次点击A按钮进入短视频界面，觉着内容不错，于是晚上6点时候，又点击了A按钮，又开心的看短视频。
这里找出A操作后，立马是B操作后的用户数，具体思路如下。
首先按照用户名进行分组，其次按照每个用户名下用户的点击时间进行排序，最后以操作记录作为我们想要定位的行为。
如下，黄色部分表示，当小明点击A按钮观看短视频后，其后下一次最近的行为是点击B按钮观看了长视频。白色部分表示，当小明点击B按钮观看长视频后，其后下一次最近的行为是又在晚上时候点击A按钮观看了短视频。
红色部分则代表了小红的行为路径，小红最初是点击A按钮观看短视频，其后又再次点击了A按钮观看了短视频。
从而可以写出第一条SQL语句：
填空完成后，再在外边嵌套条件：
最终SQL如下：
查询结果：
【举一反三】
某APP的播放记录表如下（用户操作记录表），记录了每个用户进入（Enter）、离开（Leave）某App的时间。
计算2019年4月19日这天，每个用户的次均停留时间，即每个用户相邻leave时刻-enter 时刻的均值。
思路：当看到求同一用户相邻状态时候，需要马上想到利用lead函数来求，如下：
查询结果：
【本题考点】
1.考查对分组汇总的应用，以及灵活使用来解决业务问题
2.当遇到相邻问题时，要想到用窗口函数lead来解决
3.考察遇到复杂问题，如何用逻辑树分析方法来拆解解决成简单问题
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