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某电商平台准备搭建用户生命周期价值(LTV)模型。数据包含:用户信息表(用户ID,注册时间)、订单表(订单ID,用户ID,订单金额,下单时间)。若要计算“2024年1月注册的用户群体,在注册后90天内的累计人均消费金额”,在SQL查询或多表透视分析中,以下关于数据处理逻辑的描述,错误的是( )
A. 需要先筛选出注册时间为2024年1月的用户,再关联订单表,并限制订单时间 <= 注册时间+90天。
B. 计算人均时,分母应为2024年1月的总注册用户数,即使某些用户未消费。
C. 计算过程中,需要关注用户维度与订单维度的“数据粒度”差异,避免重复计算用户数。
D. 可以直接用订单金额求和除以注册用户数,无需考虑用户去重,因为订单表关联用户表是一对多关系。
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在LTV计算中,如果用户没有消费,关联订单表时该用户记录会被过滤掉(如果是内连接)或产生空值。如果直接对订单金额求和,再除以“关联后有订单的用户数”或未处理的分母,会导致人均值计算错误(偏高)。正确的做法是使用左连接,保证所有注册用户都在结果集中,聚合时使用COUNT(DISTINCT user_id)作为分母,或者使用窗口函数。选项D“无需考虑用户去重”是错误的,因为订单表可能有多条记录对应同一用户,直接相除会低估人数或高估金额。