3. 문항 내용 작성 방법

깃허브의 README.md에 아래 내용을 작성해주세요.

1. 문제 제목

## 문제 제목
전자 상거래 사용자의 환불률 구하기

50자 이내로 짧고 간결하게 작성합니다.

2. 문제 해설

## 문제 해설
USERS와 REQUESTS 테이블을 조인하여 제재 대상이 아닌 소비자와 판매자들 간의 요청이면서
 11월, 12월에 이루어진 행만을 추출한다. 그 다음 이 행들의 개수와 이들 중 STATUS가
 'CANCELLED'로 시작하는 행들의 개수를 센다. 이 두 값을 이용해 환불률을 계산한다.

풀이 방법에 대한 해설을 2000자 이내로 작성합니다.

3. 문제 내용

## 문제 내용

[문제 설명]
전자 상거래 서비스 회사의 데이터사이언티스트로 근무하는 재석이는 고객의 서비스 이탈률을 낮추고 고객의 서비스 만족도를 높이기 위해 전자 상거래 데이터를 분석하는 업무를 맡고 있다. 이미 많은 데이터 분석 경험을 통해 고객의 평균 환불률을 알고 있던 재석이는 최근 고객의 환불 사례 몇 개를 확인하던 중 문득 이러한 생각이 들었다.
'1년 중 고객 주문이 밀리는 11월, 12월의 환불률이 나머지 달에 비해 높지 않을까'
이 생각이 맞다면 고객 주문이 밀리는 시기에 받은 피드백을 더 면밀히 분석하고자 하였다. 자, 이제 재석이는 "2023-11-01"부터 "2023-12-31"까지 각 날짜 별 환불률을 계산하고자 한다.
전자 상거래 업체의 고객 요청 데이터에서 **환불률**은 제재 대상이 아닌 사용자의 취소 요청 수를 제재 대상이 아닌 사용자의 총 요청의 수로 나눈 값이다. **각 사용자는 소비자 혹은 판매자 중 하나로 분류된다**. `REQUESTS`[요청] 테이블과 `USERS`[사용자] 테이블이 주어질 때,  순서와 상관 없이 위 기간의 각 날짜 별 환불률 테이블을 출력하는 SQL문을 작성하라. 단, 환불률은 소수 셋째 자리에서 반올림 한다.

[테이블 설명]
`REQUESTS`[요청] 테이블은 상품에 구매 및 환불 등의 요청 정보를 담은 테이블이다.
* ID는 이 테이블의 primary key (값에 중복이 없는 열)이다.
* CONSUMER_ID와 PRODUCER_ID는 `USERS` 테이블의 USER_ID에 대한 foreign key이다.
* STATUS는 (`COMPLETED`, `CANCELLED_BY_CONSUMER` , `CANCELLED_BY_PRODUCER`) 의 enum 타입이다.

`USERS` [사용자] 테이블은 사용자의 구매 및 환불  정보를 담은 테이블이다.
* USER_ID가 이 테이블의 primary key(값에 중복이 없는 열)이다.
* 모든 사용자가 이 테이블에 있다. 각 사용자는 고유한 USER_ID를 갖고 있으며 ROLE은  (`CONSUMER` , `PRODUCER`)의 enum 타입이다.
* BANNED는 (`YES` , `NO`)의 enum 타입이다.

[주의사항]
- 정렬 순서와 관계없이 채점된다.

[테이블설명]은 테이블에 대한 설명이나, 컬럼 제약사항 등을 작성해주세요.
[테이블설명]에 PK,FK에 대한 설명을 작성해주세요.
문장 어미는 ~이다. ~한다. 와 같이 간결하게 작성해주세요.

4. skills

## skills
JOIN, GROUP BY, INT, SWITCH

문제 분류 카테고리 입니다.
아래 skills 리스트에서 적합한 것 1~3개를 선택해주세요.

6. 권장 풀이 시간

## 권장 풀이 시간
1h 20m

문제를 풀기 위한 예상 풀이 시간을 작성합니다.
ex) 시간h 분m

7. 난이도

## 난이도
EASY

EASY, MEDIUM, HARD 중 하나를 작성해주세요.

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Last updated 20 days ago

## 문제 해설 USERS와 REQUESTS 테이블을 조인하여 제재 대상이 아닌 소비자와 판매자들 간의 요청이면서 11월, 12월에 이루어진 행만을 추출한다. 그 다음 이 행들의 개수와 이들 중 STATUS가 'CANCELLED'로 시작하는 행들의 개수를 센다. 이 두 값을 이용해 환불률을 계산한다.

## 문제 내용 [문제 설명] 전자 상거래 서비스 회사의 데이터사이언티스트로 근무하는 재석이는 고객의 서비스 이탈률을 낮추고 고객의 서비스 만족도를 높이기 위해 전자 상거래 데이터를 분석하는 업무를 맡고 있다. 이미 많은 데이터 분석 경험을 통해 고객의 평균 환불률을 알고 있던 재석이는 최근 고객의 환불 사례 몇 개를 확인하던 중 문득 이러한 생각이 들었다. '1년 중 고객 주문이 밀리는 11월, 12월의 환불률이 나머지 달에 비해 높지 않을까' 이 생각이 맞다면 고객 주문이 밀리는 시기에 받은 피드백을 더 면밀히 분석하고자 하였다. 자, 이제 재석이는 "2023-11-01"부터 "2023-12-31"까지 각 날짜 별 환불률을 계산하고자 한다. 전자 상거래 업체의 고객 요청 데이터에서 **환불률**은 제재 대상이 아닌 사용자의 취소 요청 수를 제재 대상이 아닌 사용자의 총 요청의 수로 나눈 값이다. **각 사용자는 소비자 혹은 판매자 중 하나로 분류된다**. `REQUESTS`[요청] 테이블과 `USERS`[사용자] 테이블이 주어질 때, 순서와 상관 없이 위 기간의 각 날짜 별 환불률 테이블을 출력하는 SQL문을 작성하라. 단, 환불률은 소수 셋째 자리에서 반올림 한다. [테이블 설명] `REQUESTS`[요청] 테이블은 상품에 구매 및 환불 등의 요청 정보를 담은 테이블이다. * ID는 이 테이블의 primary key (값에 중복이 없는 열)이다. * CONSUMER_ID와 PRODUCER_ID는 `USERS` 테이블의 USER_ID에 대한 foreign key이다. * STATUS는 (`COMPLETED`, `CANCELLED_BY_CONSUMER` , `CANCELLED_BY_PRODUCER`) 의 enum 타입이다. `USERS` [사용자] 테이블은 사용자의 구매 및 환불 정보를 담은 테이블이다. * USER_ID가 이 테이블의 primary key(값에 중복이 없는 열)이다. * 모든 사용자가 이 테이블에 있다. 각 사용자는 고유한 USER_ID를 갖고 있으며 ROLE은 (`CONSUMER` , `PRODUCER`)의 enum 타입이다. * BANNED는 (`YES` , `NO`)의 enum 타입이다. [주의사항] - 정렬 순서와 관계없이 채점된다.