Telegram Group & Telegram Channel
🧠 Уровень Pro: Медиана, ранги и NULL в Oracle SQL

📋 Есть таблица sales:


CREATE TABLE sales (
salesman_id NUMBER,
region VARCHAR2(50),
amount NUMBER
);


📦 Данные:

| salesman_id | region | amount |
|-------------|------------|--------|
| 101 | 'North' | 200 |
| 101 | 'North' | NULL |
| 102 | 'North' | 150 |
| 103 | 'North' | NULL |
| 104 | 'South' | 300 |
| 105 | 'South' | NULL |
| 106 | 'South' | 50 |
| 107 | 'South' | NULL |


🎯 Задача 2.0:
Вывести salesman_id, чья сумма продаж меньше медианы по региону,
и показать ранг продавца внутри региона по сумме продаж, где NULL = 0.

Подвохи:
- MEDIAN() доступен только в Oracle.
- Нужно предварительно агрегировать суммы.
- Продавцы с только NULL-продажами = 0.
- Ранг должен учитывать правильную сортировку и связи с регионом.

Решение:

```sql
WITH sales_total AS (
SELECT
salesman_id,
region,
NVL(SUM(amount), 0) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY salesman_id, region
),
region_median AS (
SELECT
region,
MEDIAN(total_sales) AS region_median
FROM sales_total
GROUP BY region
),
ranked AS (
SELECT
st.salesman_id,
st.region,
st.total_sales,
r.region_median,
RANK() OVER (PARTITION BY st.region ORDER BY st.total_sales DESC) AS sales_rank
FROM sales_total st
JOIN region_median r ON st.region = r.region
)
SELECT *
FROM ranked
WHERE total_sales < region_median;
```

🧠 Объяснение:

1. `sales_total`: агрегируем продажи по продавцу, `NULL → 0`
2. `region_median`: считаем **медиану** продаж по каждому региону
3. `ranked`: добавляем `RANK()` по убыванию продаж внутри региона
4. Финальный фильтр: продажи ниже медианы

🔍 Пример вывода:

| salesman_id | region | total_sales | region_median | sales_rank |
|-------------|--------|-------------|----------------|-------------|
| 105 | South | 0 | 50 | 3 |
| 107 | South | 0 | 50 | 3 |
| 103 | North | 0 | 150 | 3 |

📌 Польза:

Отлично проверяет:
- знание оконных функций
- работу с медианой
- поведение `NULL` в агрегатах
- построение CTE-цепочек и аналитики

🔁 Можно расширить:
- Добавить ранги *по убыванию и по возрастанию*
- Вместо `MEDIAN()` использовать `PERCENTILE_CONT()`
- Построить дэшборд: кто всегда "ниже медианы" за месяц

@sqlhub



tg-me.com/sqlhub/1888
Create:
Last Update:

🧠 Уровень Pro: Медиана, ранги и NULL в Oracle SQL

📋 Есть таблица sales:


CREATE TABLE sales (
salesman_id NUMBER,
region VARCHAR2(50),
amount NUMBER
);


📦 Данные:

| salesman_id | region | amount |
|-------------|------------|--------|
| 101 | 'North' | 200 |
| 101 | 'North' | NULL |
| 102 | 'North' | 150 |
| 103 | 'North' | NULL |
| 104 | 'South' | 300 |
| 105 | 'South' | NULL |
| 106 | 'South' | 50 |
| 107 | 'South' | NULL |


🎯 Задача 2.0:
Вывести salesman_id, чья сумма продаж меньше медианы по региону,
и показать ранг продавца внутри региона по сумме продаж, где NULL = 0.

Подвохи:
- MEDIAN() доступен только в Oracle.
- Нужно предварительно агрегировать суммы.
- Продавцы с только NULL-продажами = 0.
- Ранг должен учитывать правильную сортировку и связи с регионом.

Решение:

```sql
WITH sales_total AS (
SELECT
salesman_id,
region,
NVL(SUM(amount), 0) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY salesman_id, region
),
region_median AS (
SELECT
region,
MEDIAN(total_sales) AS region_median
FROM sales_total
GROUP BY region
),
ranked AS (
SELECT
st.salesman_id,
st.region,
st.total_sales,
r.region_median,
RANK() OVER (PARTITION BY st.region ORDER BY st.total_sales DESC) AS sales_rank
FROM sales_total st
JOIN region_median r ON st.region = r.region
)
SELECT *
FROM ranked
WHERE total_sales < region_median;
```

🧠 Объяснение:

1. `sales_total`: агрегируем продажи по продавцу, `NULL → 0`
2. `region_median`: считаем **медиану** продаж по каждому региону
3. `ranked`: добавляем `RANK()` по убыванию продаж внутри региона
4. Финальный фильтр: продажи ниже медианы

🔍 Пример вывода:

| salesman_id | region | total_sales | region_median | sales_rank |
|-------------|--------|-------------|----------------|-------------|
| 105 | South | 0 | 50 | 3 |
| 107 | South | 0 | 50 | 3 |
| 103 | North | 0 | 150 | 3 |

📌 Польза:

Отлично проверяет:
- знание оконных функций
- работу с медианой
- поведение `NULL` в агрегатах
- построение CTE-цепочек и аналитики

🔁 Можно расширить:
- Добавить ранги *по убыванию и по возрастанию*
- Вместо `MEDIAN()` использовать `PERCENTILE_CONT()`
- Построить дэшборд: кто всегда "ниже медианы" за месяц

@sqlhub

BY Data Science. SQL hub


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/sqlhub/1888

View MORE
Open in Telegram


Data Science SQL hub Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

Data Science SQL hub from id


Telegram Data Science. SQL hub
FROM USA