3657. 寻找忠实客户

题目描述

表：customer_transactions

+------------------+---------+
| Column Name      | Type    | 
+------------------+---------+
| transaction_id   | int     |
| customer_id      | int     |
| transaction_date | date    |
| amount           | decimal |
| transaction_type | varchar |
+------------------+---------+
transaction_id 是这张表的唯一主键。
transaction_type 可以是 “purchase” 或 “refund”。

编写一个解决方案来查找 忠实客户。如果满足下述所有条件，可以认为该客户是忠实客户：

进行了至少 3 次购买交易。
活跃了至少 30 天。
他们的 退款率 少于 20%。

返回结果表以 customer_id 升序排序。

结果格式如下所示。

示例：

输入：

customer_transactions 表：

+----------------+-------------+------------------+--------+------------------+
| transaction_id | customer_id | transaction_date | amount | transaction_type |
+----------------+-------------+------------------+--------+------------------+
| 1              | 101         | 2024-01-05       | 150.00 | purchase         |
| 2              | 101         | 2024-01-15       | 200.00 | purchase         |
| 3              | 101         | 2024-02-10       | 180.00 | purchase         |
| 4              | 101         | 2024-02-20       | 250.00 | purchase         |
| 5              | 102         | 2024-01-10       | 100.00 | purchase         |
| 6              | 102         | 2024-01-12       | 120.00 | purchase         |
| 7              | 102         | 2024-01-15       | 80.00  | refund           |
| 8              | 102         | 2024-01-18       | 90.00  | refund           |
| 9              | 102         | 2024-02-15       | 130.00 | purchase         |
| 10             | 103         | 2024-01-01       | 500.00 | purchase         |
| 11             | 103         | 2024-01-02       | 450.00 | purchase         |
| 12             | 103         | 2024-01-03       | 400.00 | purchase         |
| 13             | 104         | 2024-01-01       | 200.00 | purchase         |
| 14             | 104         | 2024-02-01       | 250.00 | purchase         |
| 15             | 104         | 2024-02-15       | 300.00 | purchase         |
| 16             | 104         | 2024-03-01       | 350.00 | purchase         |
| 17             | 104         | 2024-03-10       | 280.00 | purchase         |
| 18             | 104         | 2024-03-15       | 100.00 | refund           |
+----------------+-------------+------------------+--------+------------------+

输出：

+-------------+
| customer_id |
+-------------+
| 101         |
| 104         |
+-------------+

解释：

客户 101:
- 购买交易：4 (IDs: 1, 2, 3, 4)
- 退款交易：0
- 退款率：0/4 = 0%（少于 20%）
- 活跃时期：1 月 5 日到 2 月 20 日 = 46 天（至少 30 天）
- 符合忠诚客户条件
客户 102:
- 购买交易：3 (IDs: 5, 6, 9)
- 退款交易：2 (IDs: 7, 8)
- 退款率：2/5 = 40% (超过 20%)
- 不符合忠诚客户条件
客户 103:
- 购买交易：3 (IDs: 10, 11, 12)
- 退款交易：0
- 退款率：0/3 = 0%（少于 20%）
- 活跃时期：1 月 1 日到 1 月 3 日 = 2 天（少于 30 天）
- 不符合忠诚客户条件
客户 104:
- 购买交易：5 (IDs: 13, 14, 15, 16, 17)
- 退款交易：1 (ID: 18)
- 退款率：1/6 = 16.67%（少于 20%）
- 活跃时期：1 月 1 日到 3 月 15 日 = 73 天（至少 30 天）
- 符合忠诚客户条件

结果表以 customer_id 升序排序。

解法

方法一

MySQLPython3

# Write your MySQL query statement below
SELECT customer_id
FROM customer_transactions
GROUP BY 1
HAVING
    COUNT(1) >= 3
    AND SUM(transaction_type = 'refund') / COUNT(1) < 0.2
    AND DATEDIFF(MAX(transaction_date), MIN(transaction_date)) >= 30
ORDER BY 1;

import pandas as pd


def find_loyal_customers(customer_transactions: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    customer_transactions["transaction_date"] = pd.to_datetime(
        customer_transactions["transaction_date"]
    )
    grouped = customer_transactions.groupby("customer_id")
    agg_df = grouped.agg(
        total_transactions=("transaction_type", "size"),
        refund_count=("transaction_type", lambda x: (x == "refund").sum()),
        min_date=("transaction_date", "min"),
        max_date=("transaction_date", "max"),
    ).reset_index()
    agg_df["date_diff"] = (agg_df["max_date"] - agg_df["min_date"]).dt.days
    agg_df["refund_ratio"] = agg_df["refund_count"] / agg_df["total_transactions"]
    result = (
        agg_df[
            (agg_df["total_transactions"] >= 3)
            & (agg_df["refund_ratio"] < 0.2)
            & (agg_df["date_diff"] >= 30)
        ][["customer_id"]]
        .sort_values("customer_id")
        .reset_index(drop=True)
    )
    return result

3657. 寻找忠实客户

题目描述

解法

方法一

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