Учимся применять оконные функции

Оконные функции — это мощнейший инструмент аналитика, который с легкостью помогает решать множество задач.

Если вам нужно произвести вычисление над заданным набором строк, объединенных каким-то одним признаком, например идентификатором клиента, вам на помощь придут именно они.

Можно сравнить их с агрегатными функциями, но, в отличие от обычной агрегатной функции, при использовании оконной функции несколько строк не группируются в одну, а продолжают существовать отдельно. При этом результаты работы оконных функций просто добавляются к результирующей выборке как еще одно поле. Этот функционал очень полезен для построения аналитических отчетов, расчета скользящего среднего и нарастающих итогов, а также для расчетов различных моделей атрибуции.

Принцип работы

У вас может возникнуть вопрос – «Что значит оконные?»

При обычном запросе, все множество строк обрабатывается как бы единым «цельным куском», для которого считаются агрегаты. А при использовании оконных функций, запрос делится на части (окна) и уже для каждой из отдельных частей считаются свои агрегаты.

Принцип работы оконной функции

Синтаксис

Окно определяется с помощью обязательной инструкции OVER(). Давайте рассмотрим синтаксис этой инструкции:

SELECT
Название функции (столбец для вычислений) 
OVER (
      PARTITION BY столбец для группировки
      ORDER BY столбец для сортировки
      ROWS или RANGE выражение для ограничения строк в пределах группы
      )

Теперь разберем как поведет себя множество строк при использовании того или иного ключевого слова функции. А тренироваться будем на простой табличке содержащей дату, канал с которого пришел пользователь и количество конверсий:

Демо данные

OVER()

Откроем окно при помощи OVER() и просуммируем столбец «Conversions»:

SELECT 
  Date
, Medium
, Conversions
, SUM(Conversions) OVER() AS 'Sum' 
FROM Orders

Оконная функция

Мы использовали инструкцию OVER() без предложений. В таком варианте окном будет весь набор данных и никакая сортировка не применяется. Появился новый столбец «Sum» и для каждой строки выводится одно и то же значение 14. Это сквозная сумма всех значений колонки «Conversions».

PARTITION BY

Теперь применим инструкцию PARTITION BY, которая определяет столбец, по которому будет производиться группировка и является ключевой в разделении набора строк на окна:

SELECT 
  Date
, Medium
, Conversions
, SUM(Conversions) OVER(PARTITION BY Date) AS 'Sum' 
FROM Orders

Оконная функция PARTITION BY

Инструкция PARTITION BY сгруппировала строки по полю «Date». Теперь для каждой группы рассчитывается своя сумма значений столбца «Conversions».

ORDER BY

Попробуем отсортировать значения внутри окна при помощи ORDER BY:

SELECT 
  Date
, Medium
, Conversions
, SUM(Conversions) OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Medium) AS 'Sum' 
FROM Orders

Оконная функция ORDER BY

К предложению PARTITION BY добавилось ORDER BY по полю «Medium». Таким образом мы указали, что хотим видеть сумму не всех значений в окне, а для каждого значения «Conversions» сумму со всеми предыдущими. То есть мы посчитали нарастающий итог.

ROWS или RANGE

Инструкция ROWS позволяет ограничить строки в окне, указывая фиксированное количество строк, предшествующих или следующих за текущей.

Инструкция RANGE, в отличие от ROWS, работает не со строками, а с диапазоном строк в инструкции ORDER BY. То есть под одной строкой для RANGE могут пониматься несколько физических строк одинаковых по рангу.

Обе инструкции ROWS и RANGE всегда используются вместе с ORDER BY.

В выражении для ограничения строк ROWS или RANGE также можно использовать следующие ключевые слова:

UNBOUNDED PRECEDING — указывает, что окно начинается с первой строки группы;
UNBOUNDED FOLLOWING – с помощью данной инструкции можно указать, что окно заканчивается на последней строке группы;
CURRENT ROW – инструкция указывает, что окно начинается или заканчивается на текущей строке;
BETWEEN «граница окна» AND «граница окна» — указывает нижнюю и верхнюю границу окна;
«Значение» PRECEDING – определяет число строк перед текущей строкой (не допускается в предложении RANGE).;
«Значение» FOLLOWING — определяет число строк после текущей строки (не допускается в предложении RANGE).

Разберем на примере:

SELECT 
  Date
, Medium
, Conversions
, SUM(Conversions) OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Conversions ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 1 FOLLOWING) AS 'Sum' 
FROM Orders

Оконная функция ROWS или RANGE

В данном случае сумма рассчитывается по текущей и следующей ячейке в окне. А последняя строка в окне имеет то же значение, что и столбец «Conversions», потому что больше не с чем складывать.

Комбинируя ключевые слова, вы можете подогнать диапазон работы оконной функции под вашу специфическую задачу.

Виды функций

Оконные функции можно подразделить на следующие группы:

Агрегатные функции;
Ранжирующие функции;
Функции смещения;
Аналитические функции.

В одной инструкции SELECT с одним предложением FROM можно использовать сразу несколько оконных функций. Давайте подробно разберем каждую группу и пройдемся по основным функциям.

Агрегатные функции

Агрегатные функции – это функции, которые выполняют на наборе данных арифметические вычисления и возвращают итоговое значение.

SUM – возвращает сумму значений в столбце;
COUNT — вычисляет количество значений в столбце (значения NULL не учитываются);
AVG — определяет среднее значение в столбце;
MAX — определяет максимальное значение в столбце;
MIN — определяет минимальное значение в столбце.

Пример использования агрегатных функций с оконной инструкцией OVER:

SELECT 
  Date
, Medium
, Conversions
, SUM(Conversions) OVER(PARTITION BY Date) AS 'Sum' 
, COUNT(Conversions) OVER(PARTITION BY Date) AS 'Count' 
, AVG(Conversions) OVER(PARTITION BY Date) AS 'Avg' 
, MAX(Conversions) OVER(PARTITION BY Date) AS 'Max' 
, MIN(Conversions) OVER(PARTITION BY Date) AS 'Min' 
FROM Orders

Агрегатные функции

Ранжирующие функции

Ранжирующие функции – это функции, которые ранжируют значение для каждой строки в окне. Например, их можно использовать для того, чтобы присвоить порядковый номер строке или составить рейтинг.

ROW_NUMBER – функция возвращает номер строки и используется для нумерации;
RANK — функция возвращает ранг каждой строки. В данном случае значения уже анализируются и, в случае нахождения одинаковых, возвращает одинаковый ранг с пропуском следующего значения;
DENSE_RANK — функция возвращает ранг каждой строки. Но в отличие от функции RANK, она для одинаковых значений возвращает ранг, не пропуская следующий;
NTILE – это функция, которая позволяет определить к какой группе относится текущая строка. Количество групп задается в скобках.

SELECT 
  Date
, Medium
, Conversions
, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Conversions) AS 'Row_number' 
, RANK() OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Conversions) AS 'Rank' 
, DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Conversions) AS 'Dense_Rank' 
, NTILE(3) OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Conversions) AS 'Ntile'
FROM Orders

Ранжирующие функции

Функции смещения

Функции смещения – это функции, которые позволяют перемещаться и обращаться к разным строкам в окне, относительно текущей строки, а также обращаться к значениям в начале или в конце окна.

LAG или LEAD – функция LAG обращается к данным из предыдущей строки окна, а LEAD к данным из следующей строки. Функцию можно использовать для того, чтобы сравнивать текущее значение строки с предыдущим или следующим. Имеет три параметра: столбец, значение которого необходимо вернуть, количество строк для смещения (по умолчанию 1), значение, которое необходимо вернуть если после смещения возвращается значение NULL;
FIRST_VALUE или LAST_VALUE — с помощью функции можно получить первое и последнее значение в окне. В качестве параметра принимает столбец, значение которого необходимо вернуть.

SELECT 
  Date
, Medium
, Conversions
, LAG(Conversions) OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Date) AS 'Lag' 
, LEAD(Conversions) OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Date) AS 'Lead' 
, FIRST_VALUE(Conversions) OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Date) AS 'First_Value' 
, LAST_VALUE(Conversions) OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Date) AS 'Last_Value'
FROM Orders

Функции смещения

Аналитические функции

Аналитические функции — это функции которые возвращают информацию о распределении данных и используются для статистического анализа.

CUME_DIST — вычисляет интегральное распределение (относительное положение) значений в окне;
PERCENT_RANK — вычисляет относительный ранг строки в окне;
PERCENTILE_CONT — вычисляет процентиль на основе постоянного распределения значения столбца. В качестве параметра принимает процентиль, который необходимо вычислить (в этой статье я рассказываю как посчитать медиану, благодаря этой функции);
PERCENTILE_DISC — вычисляет определенный процентиль для отсортированных значений в наборе данных. В качестве параметра принимает процентиль, который необходимо вычислить.

Важно! У функций PERCENTILE_CONT и PERCENTILE_DISC, столбец, по которому будет происходить сортировка, указывается с помощью ключевого слова WITHIN GROUP.

SELECT 
  Date
, Medium
, Conversions
, CUME_DIST() OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Conversions) AS 'Cume_Dist' 
, PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY Date ORDER BY Conversions) AS 'Percent_Rank' 
, PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY Conversions) OVER(PARTITION BY Date) AS 'Percentile_Cont' 
, PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY Conversions) OVER(PARTITION BY Date) AS 'Percentile_Disc'
FROM Orders

Аналитические функции

Кейс. Модели атрибуции

Благодаря модели атрибуции можно обоснованно оценить вклад каждого канала в достижение конверсии. Давайте попробуем посчитать две разных модели атрибуции с помощью оконных функций.

У нас есть таблица с id посетителя (им может быть Client ID, номер телефона и тп.), датами и количеством посещений сайта, а также с информацией о достигнутых конверсиях.

Демо данные

Первый клик

В Google Analytics стандартной моделью атрибуции является последний непрямой клик. И в данном случае 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий.

Попробуем посчитать модель по первому взаимодействию, когда 100% ценности конверсии присваивается первому каналу в цепочке при помощи функции FIRST_VALUE.

SELECT 
  Date
, Client_ID
, Medium
, FIRST_VALUE(Medium) OVER(PARTITION BY Client_ID ORDER BY Date) AS 'First_Click'
, Sessions
, Conversions
FROM Orders

Первый клик

Рядом со столбцом «Medium» появился новый столбец «First_Click», в котором указан канал в первый раз приведший посетителя к нам на сайт и вся ценность зачтена данному каналу.

Произведем агрегацию и получим отчет.

WITH First AS (
SELECT 
  Date 
, Client_ID 
, Medium 
, FIRST_VALUE(Medium) OVER(PARTITION BY Client_ID ORDER BY Date) AS 'First_Click' 
, Sessions 
, Conversions
FROM Orders
)

SELECT
  First_Click
, SUM(Conversions) AS 'Conversions'
FROM First
GROUP BY First_Click

First_Click

С учетом давности взаимодействий

В этом случае работает правило: чем ближе к конверсии находится точка взаимодействия, тем более ценной она считается. Попробуем рассчитать эту модель при помощи функции DENSE_RANK.

SELECT 
  Date
, Client_ID
, Medium
-- Присваиваем ранг в зависимости от близости к дате конверсии
, DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY Client_ID ORDER BY Date) AS 'Ranks'
, Sessions
, Conversions
FROM Orders

С учетом давности взаимодействий

Рядом со столбцом «Medium» появился новый столбец «Ranks», в котором указан ранг каждой строки в зависимости от близости к дате конверсии.

Теперь используем этот запрос для того, чтобы распределить ценность равную 1 (100%) по всем точкам на пути к конверсии.

SELECT 
  Date
, Client_ID
, Medium
-- Делим ранг определенной строки на сумму рангов по пользователю
, ROUND(CAST(DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY Client_ID ORDER BY Date) AS FLOAT) / CAST(SUM(ranks) OVER(PARTITION BY Client_ID) AS FLOAT), 2) AS 'Time_Decay' 
, Sessions
, Conversions
FROM (
      SELECT 
      Date
    , Client_ID
    , Medium
    -- Присваиваем ранг в зависимости от близости к дате конверсии
    , DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY Client_ID ORDER BY Date) AS 'Ranks'
    , Sessions
    , Conversions
      FROM Orders
     ) rank_table

С учетом давности взаимодействий

Рядом со столбцом «Medium» появился новый столбец «Time_Decay» с распределенной ценностью.

И теперь, если сделать агрегацию, можно увидеть как распределилась ценность по каналам.

WITH Ranks AS (
SELECT 
  Date
, Client_ID
, Medium
-- Делим ранг определенной строки на сумму рангов по пользователю
, ROUND(CAST(DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY Client_ID ORDER BY Date) AS FLOAT) / CAST(SUM(ranks) OVER(PARTITION BY Client_ID) AS FLOAT), 2) AS 'Time_Decay' 
, Sessions
, Conversions
FROM (
      SELECT 
      Date
    , Client_ID
    , Medium
  -- Присваиваем ранг в зависимости от близости к дате конверсии
    , DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY Client_ID ORDER BY Date) AS 'Ranks'
    , Sessions
    , Conversions
      FROM Orders
     ) rank_table
)

SELECT 
  Medium
, SUM(Time_Decay) AS 'Value'
, SUM(Conversions) AS 'Conversions'
FROM Ranks
GROUP BY Medium
ORDER BY Value DESC

С учетом давности взаимодействий

Из получившегося отчета видно, что самым весомым каналом является канал «cpc», а канал «cpa», который был бы исключен при применении стандартной модели атрибуции, тоже получил свою долю при распределении ценности.

Полезные ссылки:

Об авторе
Свежие записи

Роман Романчук

Эксперт по маркетинговой и продуктовой аналитике, ex-директор по аналитике Сравни.

Что вы ищите?

Учимся применять оконные функции

Принцип работы

Синтаксис

OVER()

PARTITION BY

ORDER BY

ROWS или RANGE

Виды функций

Агрегатные функции

Ранжирующие функции

Функции смещения

Аналитические функции

Кейс. Модели атрибуции

Первый клик

С учетом давности взаимодействий

Роман Романчук

Еще больше секретов аналитики в telegram-канале This is Data: