1、有一个学生成绩表table1，有字段student_id,class_id,subject,score，求每个班 级均分最高的学科是什么？ 2、有一个表table2，有字段user_id，event_date，求出求出每个日期（2022/12/1-2022/12/7）对应的活跃用户数、次日留存用户数、次日留存率 3、计算题：某城镇中，某癌症的患病率为0.8%。对有癌症的病人，医院有2%的可能错判其无癌症。对无癌症的病人，有3%的可能错判其有癌症。问：现有一新病人，化验测试表明其有癌症，该病人实际患有癌症的概率是多少？ 4、分析题：共享单车订单下降，你会怎么分析？

1. 要找出每个班级均分最高的学科，首先需要对成绩表进行分组，并计算每个分组的平均分。可以使用SQL的GROUP BY语句来实现分组，并使用MAX函数来找出每个班级的最高平均分。具体的SQL查询可能如下所示：

SELECT class_id, subject, AVG(score) AS average_score
FROM table1
GROUP BY class_id, subject
ORDER BY class_id, average_score DESC;

这个查询将按照班级和学科分组，并计算每个组合的平均分，然后按班级和平均分降序排列。每个班级中排在最前面的记录即为该班级均分最高的学科。57

2. 对于表table2，要计算每个日期的活跃用户数、次日留存用户数和次日留存率，可以使用以下步骤：

• 首先，计算每个日期的活跃用户数，即COUNT(DISTINCT user_id)。
• 然后，找出每个日期的活跃用户，并标记他们。
• 接下来，计算这些用户在次日是否再次活跃，即计算留存用户数。
• 最后，计算留存率，即次日留存用户数除以当日活跃用户数。

具体的SQL查询可能需要使用到窗口函数或自连接，这里提供一个简化的逻辑思路：

-- 计算每个日期的活跃用户数
SELECT event_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users
FROM table2
WHERE event_date BETWEEN '2022-12-01' AND '2022-12-07'
GROUP BY event_date;

-- 计算次日留存用户数和留存率
WITH previous_day_users AS (
  SELECT user_id
  FROM table2
  WHERE event_date = '2022-12-01'
)
SELECT 
  t1.event_date,
  COUNT(DISTINCT t1.user_id) AS next_day_active_users,
  COUNT(DISTINCT p.user_id) AS retained_users,
  (COUNT(DISTINCT p.user_id) * 1.0 / COUNT(DISTINCT t1.user_id)) AS retention_rate
FROM table2 t1
LEFT JOIN previous_day_users p ON t1.user_id = p.user_id AND t1.event_date = '2022-12-02'
GROUP BY t1.event_date;

3. 根据贝叶斯定理，我们可以计算出给定测试结果为阳性时，病人实际患病的概率。设：

• $C$ 为病人实际患有癌症。
• $\neg C$ 为病人实际没有癌症。
• $T+$ 为测试结果为阳性。

我们有：

• $P(C) = 0.008$（患病率）
• $P(\neg C) = 1 - P(C) = 0.992$（不患病的概率）
• $P(T+|C) = 0.98$（有癌症时被正确判断的概率）
• $P(T+|\neg C) = 0.03$（无癌症时被错判的概率）

使用全概率公式，病人实际患有癌症的概率 $P(C|T+)$ 为： $P(C|T+) = \frac{P(T+|C) \cdot P(C)}{P(T+)}$ $P(T+) = P(T+|C) \cdot P(C) + P(T+|\neg C) \cdot P(\neg C)$

将已知数值代入计算： $P(C|T+) = \frac{0.98 \cdot 0.008}{0.98 \cdot 0.008 + 0.03 \cdot 0.992}$

4. 分析共享单车订单下降的原因，可以从以下几个方面进行：

• 用户行为分析：研究用户使用共享单车的频率、时间、地点等行为模式，了解是否有变化。
• 市场竞争分析：考察市场上是否有新的竞争对手出现，或者现有竞争对手是否有新的市场策略。
• 服务质量分析：评估共享单车的维护状况、车辆可用性以及用户满意度。
• 宏观经济因素：考虑经济环境、季节性因素、政策法规变化等对共享单车使用的影响。
• 技术问题：检查共享单车的APP或支付系统是否存在技术问题，影响用户体验。

通过综合这些方面的分析，可以找出订单下降的原因，并制定相应的对策。9