如何在 Google BigQuery SQL 中实现 LAG & LEAD？

Question

在 Google Big Query SQL 中是否有函数或方法来执行 LEAD 和 LAG 以预测新客户、老客户和流失客户？

我的Table

 Order_ID | Date_Start | Date_End |  
 001      | 2020-1-1   | 2020-2-1 | 
 001      | 2020-2-1   | 2020-3-1 | 
 001      | 2020-3-1   | 2020-4-1 |

预期输出：

 Order_ID | Date_Start | Date_End | Churn_Status    
 001      | 2020-1-1   | 2020-2-1 | New Customer
 001      | 2020-2-1   | 2020-3-1 | Recurring 
 001      | 2020-3-1   | 2020-4-1 | Churned

谢谢。任何帮助你都是有用的。

Answer 1

如果我理解正确，你可以这样做：

select t.*,
       (case when lag(order_id) over (partition by order_id order by date_start) is null
             then 'New Customer'
             when lead(order_id) over (partition by order_id order by date_start) is null
             then 'Churned'
             else 'Recurring'
        end) as churn_status
from t;

我将逻辑解释为：

如果order_id没有之前的记录，则状态为"New Customer"。
如果order_id没有后续记录，则状态为"Churned"。
如果上一条和下一条记录都存在，则状态为"Recurring"。

如何在 Google BigQuery SQL 中实现 LAG & LEAD？

How to do LAG & LEAD in Google BigQuery SQL?

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