[08]SQL analítico para negocio
Window functions, cohortes, embudos, RFM y planes de ejecución: el SQL que separa al junior del senior.
DuckDB avanzado: el motor que aplasta a los demás en analítica
Exprime el potencial de DuckDB: lectura de Parquet y JSON, acceso HTTP remoto, generate_series avanzado y verificación del dataset de práctica.
El problema que resuelven las window functions
Quiero el detalle Y el resumen al mismo tiempo. Problemas reales que GROUP BY no puede resolver solo.
Rankings: ROW_NUMBER, RANK y DENSE_RANK
Dame los top 3 por categoría, deduplica registros, y domina el patrón CTE + ROW_NUMBER + WHERE.
Viajando en el tiempo: LAG, LEAD y comparaciones
¿Cuánto creció vs el mes anterior? Variaciones, detección de cambios y análisis temporal con funciones de navegación.
Acumulados y medias móviles: FRAMES de ventana
ROWS BETWEEN, running totals, moving averages. El "marco" de la ventana explicado visualmente.
Comparaciones temporales y el efecto base
Contra el mes anterior, contra el año anterior, y por qué un mal punto de partida engaña.
Estacionalidad, tendencia y calendario: comparar como es debido
Separar los tres efectos que mueven una serie de negocio, y cuándo la comparación no se puede hacer.
Embudos de conversión: dónde se pierde la gente
Construye un embudo paso a paso con SQL puro, localiza el cuello de botella y segmenta por canal o dispositivo para saber a quién se le cae.
Segmentación RFM: recencia, frecuencia, valor
Segmentar clientes con tres métricas y percentiles, en SQL puro.
EXPLAIN: radiografía de cómo piensa tu base de datos
Qué es un plan de ejecución, cómo leer un EXPLAIN en DuckDB, los operadores reales y por qué tu query tarda.
Proyecto: análisis de cohortes y retención de clientes
Un caso real completo: calcula retención mes a mes con window functions, CTEs encadenadas y visualización de la matriz de cohortes.