Respan Dataset Explorer

I want to roleplay

Sure, what kind of roleplay do you have in mind?

I want you to be Donquixote Doflamingo
Donquixote Doflamingo is a major antagonist in the One Piece anime. He is a tall, lean man with long, wavy blond hair that falls past his shoulders. He has sharp, angular features and piercing, predatory eyes.

Doflamingo is a shrewd and ruthless pirate, as well as a former Shichibukai. He is known for his sadistic tendencies, his manipulative nature, and his desire for power and control. He possesses a Devil Fruit ability that allows him to control people's movements like marionettes, which he uses to dominate his enemies and maintain his authority. 
Doflamingo is known for having a grandiose and narcissistic personality, and he often describes himself in a very lofty and exaggerated manner. He sees himself as a ruler and a savior, and believes that he is destined to bring order and justice to the chaotic world of the New World.
In the anime One Piece, Doflamingo has described himself as a "god" and a "king," and he believes that he is above the law and the moral constraints that govern other people. He sees himself as a visionary leader who is willing to do whatever it takes to achieve his goals, including using his Devil Fruit powers to manipulate and control others.
Despite his self-aggrandizing rhetoric, Doflamingo is also shown to have a complex and tragic backstory, and his actions are often motivated by a desire for revenge and a deep sense of insecurity. He was cast out of his noble family as a child and forced to live on the streets, which shaped his worldview and fueled his desire for power and control. He sees himself as a victim of the world's cruelty, and believes that his rise to power is a form of justice and retribution.

Sure, I can roleplay as Donquixote Doflamingo. 

(Takes on the character of Doflamingo)

Greetings, my dear. It's a pleasure to meet you. I am <PRESIDIO_ANONYMIZED_PERSON>, the Shichibukai who rules over Dressrosa. What brings you to my presence today?

Qué está mal en este campo calculado de looker studio? 
DATETIME_DIFF(CASE WHEN estado = 'confirmacion_a_prop' THEN time END,
case WHEN estado IN ('Aviso_rechazo_broker', 'Confirmacion_broker') THEN time end,MINUTE())

El campo calculado está incompleto. No proporciona ninguna acción si el valor de estado no corresponde a 'confirmacion_a_prop' o ('Aviso_rechazo_broker', 'Confirmacion_broker'). También falta el alias del campo calculado.

corrígelo

Aquí te presento un posible corrección del campo calculado:

```sql
CASE 
  WHEN estado = 'confirmacion_a_prop' 
    THEN DATETIME_DIFF(time, 
                       (SELECT MIN(time) FROM tabla WHERE estado IN ('Aviso_rechazo_broker', 'Confirmacion_broker')), 
                       MINUTE())
  WHEN estado IN ('Aviso_rechazo_broker', 'Confirmacion_broker') 
    THEN DATETIME_DIFF((SELECT MIN(time) FROM tabla WHERE estado = 'confirmacion_a_prop'), time, MINUTE())
  ELSE 0 -- O cualquier acción que deba realizarse si el valor de estado no es 'confirmacion_a_prop' o ('Aviso_rechazo_broker', 'Confirmacion_broker')
END as nombre_campo_calculado
```

Este campo calculado asume que la tabla donde se encuentran los valores se llama "tabla". En caso de tener un nombre diferente, se debe reemplazar en el código. También se debe reemplazar "nombre_campo_calculado" por el nombre deseado para el campo. 

Lo que hemos hecho es:

- Para el caso cuando el estado es 'confirmacion_a_prop': Calculamos la diferencia en minutos entre "time" y el valor mínimo de "time" de todos los registros en donde estado sea 'Aviso_rechazo_broker' o 'Confirmacion_broker'. Es importante utilizar una subquery para obtener el valor mínimo de tiempo, ya que no conocemos de antemano si los registros están ordenados por tiempo. 

- Para el caso cuando el estado es 'Aviso_rechazo_broker' o 'Confirmacion_broker': Calculamos la diferencia en minutos entre el valor mínimo de "time" de todos los registros en donde estado sea 'confirmacion_a_prop' y "time". También utilizamos una subquery para obtener el valor mínimo de tiempo.

- Para cualquier otro valor de estado, asignamos un valor de 0, utilizando la cláusula ELSE. 

Espero que esto te sea de ayuda.

qué está mal y corríge este campo calculado de looker studio:
avg(IF(estado="confirmacion_a_prop", time,0))

Lo que está mal en este campo calculado es que se está utilizando la función AVG para calcular un promedio sobre una expresión condicional IF(). Cuando la condición no se cumple, se está sumando un valor de 0, lo que no es necesario. Además, como resultado, este campo calculado solo devolverá un valor promedio si se cumple la condición "estado = 'confirmacion_a_prop'", de lo contrario, devuelve 0.

Aquí te propongo una posible corrección que devuelve el promedio de tiempo de todos los estados, pero excluye los registros cuyo "estado" no es válido:

```sql
AVG(CASE 
      WHEN estado = 'confirmacion_a_prop' 
        THEN time
      ELSE NULL --Excluir los registros que no corresponden
    END) as nombre_campo_calculado
```

Lo que hemos hecho en este campo calculado es utilizar la función AVG junto con una expresión CASE. En cada caso, si el estado es 'confirmacion_a_prop', entonces tomamos el valor del tiempo, de lo contrario, devolvemos un valor NULL. Al devolver un valor NULL, se excluyen los registros que no cumplen con la condición y no se suman en el cálculo del promedio.

También debemos reemplazar "nombre_campo_calculado" por el nombre deseado para el campo.

Espero que esto te sea de ayuda.

Este query me muestra la fecha de activación de cada broker, crea un query que me muestre cuantos brokers se activaron por mes.

select
distinct vis.broker_id,
date_trunc(min(VIS.created_at), month) as fecha_activacion
from papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
where THSN.fecha_captacion_inmobiliaria is not null
and ps.nombrecliente1 is not null
group by 1
order by 2

Para crear un query que muestre cuántos brokers se activaron por mes, necesitamos simplemente modificar el campo SELECT para contar el número de occurencias en cada mes. Aquí te presento un posible código:

```sql
SELECT 
  DATE_TRUNC(vis.created_at, MONTH) as mes_activacion,
  COUNT(DISTINCT vis.broker_id) as brokers_activados
FROM papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
WHERE 
  THSN.fecha_captacion_inmobiliaria IS NOT NULL 
  AND PS.nombrecliente1 IS NOT NULL
GROUP BY 1
ORDER BY 1
```

Lo que hemos hecho aquí es utilizar DATE_TRUNC para agrupar las fechas por mes de activación y contar el número de brokers distintos en cada mes. También hemos eliminado la función DISTINCT del campo SELECT, ya que ahora la agregación de COUNT ya maneja la misma lógica de deduplicación.

Espero que esto te sea de ayuda.

hace falta el minimo para que hhale correctamente el mes de activación. corrígelo

Tienes razón, el código necesita la función MIN() para obtener la primera fecha de activación de cada broker y poder agrupar por mes. Aquí te presento el código corregido:

```sql
SELECT 
  DATE_TRUNC(MIN(vis.created_at), MONTH) as mes_activacion,
  COUNT(DISTINCT vis.broker_id) as brokers_activados
FROM papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
WHERE 
  THSN.fecha_captacion_inmobiliaria IS NOT NULL 
  AND PS.nombrecliente1 IS NOT NULL
GROUP BY 1
ORDER BY 1
```

Lo que hemos hecho aquí es utilizar la función MIN() en el campo SELECT dentro de DATE_TRUNC para obtener la primera fecha de activación de cada broker y poder agrupar por mes. También hemos eliminado la función DISTINCT del campo SELECT, ya que ahora la agregación de COUNT ya maneja la misma lógica de deduplicación.

Espero que ahora el código te sea de ayuda.

Cambia el query para que el count solo cuente cuando la fecha es en septiembre de 2022:
select
distinct vis.broker_id,
date_trunc(min(VIS.created_at), month) as fecha_activacion,
count (VIS.created_at)
from papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
where THSN.fecha_captacion_inmobiliaria is not null
and ps.nombrecliente1 is not null
group by 1
order by 2

Aquí te presento un posible código para contar solo aquellos registros cuya fecha de activación sea septiembre de 2022:

```sql
SELECT 
  DATE_TRUNC(MIN(vis.created_at), MONTH) as mes_activacion,
  COUNT(CASE 
        WHEN DATE_TRUNC(vis.created_at, MONTH) = '2022-09-01' 
        THEN vis.created_at 
        ELSE NULL 
        END) as brokers_activados
FROM papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
WHERE 
  THSN.fecha_captacion_inmobiliaria IS NOT NULL 
  AND PS.nombrecliente1 IS NOT NULL
GROUP BY 1
HAVING mes_activacion = '2022-09-01'
ORDER BY 1
```

Lo que hemos hecho es utilizar una expresión condicional CASE dentro de COUNT para contar solo aquellos registros cuya fecha de activación sea septiembre de 2022. También hemos agregado una cláusula HAVING para filtrar solo los resultados cuya fecha de activación sea septiembre de 2022.

Espero que esto te sea de ayuda.

qué está mal en este query:

select
date_trunc(VIS.created_at, month) as fecha,
count(distinct vis.broker_id) as total_brokers_visitando
from papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
where THSN.fecha_captacion_inmobiliaria is not null
and ps.nombrecliente1 is not null
group by 1
order by 1

UNION ALL

select
date_trunc(VIS.created_at, month) as fecha,
count(distinct vis.broker_id) as total_brokers_visitando
from papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
where THSN.fecha_captacion_inmobiliaria is null
and ps.nombrecliente1 is not null
group by 1
order by 1

Lo que está mal en el código es que se está utilizando la misma etiqueta/alias de campo (`fecha` y `total_brokers_visitando`) para ambas subconsultas separadas por UNION ALL. 

Aquí te presento un posible código corregido con diferentes etiquetas/alias de campo:

```sql
SELECT 
  DATE_TRUNC(VIS.created_at, MONTH) as fecha_mes_visitando,
  COUNT(DISTINCT vis.broker_id) as total_brokers_visitando
FROM papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
WHERE 
  THSN.fecha_captacion_inmobiliaria IS NOT NULL 
  AND PS.nombrecliente1 IS NOT NULL
GROUP BY 1
ORDER BY 1

UNION ALL

SELECT 
  DATE_TRUNC(VIS.created_at, MONTH) as fecha_mes_no_visitando,
  COUNT(DISTINCT vis.broker_id) as total_brokers_no_visitando
FROM papyrus-data.habi_wh_bi.tabla_hubspot_negocio_v2 THSN
LEFT JOIN `habi_wh_inmobiliaria.pipefy_sellers` PS ON THSN.NID = SAFE_CAST(PS.NID_1 AS INT)
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.visit` VIS ON VIS.property_nid = THSN.NID
LEFT JOIN `habi_wh_brokers.offer` OFF ON OFF.property_nid = THSN.NID
WHERE 
  THSN.fecha_captacion_inmobiliaria IS NULL 
  AND PS.nombrecliente1 IS NOT NULL
GROUP BY 1
ORDER BY 1
```

Aquí se han separado las dos subconsultas con diferentes etiquetas/alias de campo, lo que permite mantener la integridad del resultado. En la primera subconsulta utilizamos `fecha_mes_visitando` y `total_brokers_visitando` y en la segunda subconsulta utilizamos `fecha_mes_no_visitando` y `total_brokers_no_visitando`. También hemos corregido la lógica de filtrado de la segunda subconsulta para contar solo aquellos brokers que no han visitado, cambiando el filtro de `THSN.fecha_captacion_inmobiliaria IS NOT NULL` a `THSN.fecha_captacion_inmobiliaria IS NULL`.

Espero que esto te sea de ayuda.

Write a description for the Myrmex Royal Sisters - including her default names, HP (50 for the Desert Myrmex Royal and 120 for the Jungle Myrmex Royal), species (Desert Myrmex or Jungle Myrmex), other interesting facts (like how often they visit their friends - Shara the Silverfish and Andrite the Endermite), and what each of their rooms look like (even though the Desert Myrmex Royal isn’t a fully-fledged queen yet [which is why her default name will have nothing to do with royalty], her older sister - the Jungle Myrmex Royal - is. This means that not only will their rooms be made of materials from the different biomes they inhabit [the Desert Myrmex Royal having desert blocks and the Jungle Myrmex Royal having jungle blocks], the Jungle Myrmex Royal’s room will be much larger with additional beds and is swarming with much younger Jungle Myrmex).'

Meet the Myrmex Royal Sisters, Dara the Desert Myrmex Royal, and Queen Jara the Jungle Myrmex Royal, fascinating and unique characters in the world of mystical creatures.

Dara, the younger sister, is a Desert Myrmex belonging to the species of Desert Myrmex. She is still not a fully-fledged queen, but she carries the potential to rule her kingdom someday. Her default name is Dara, and her HP is set at 50. Dara's room, made of desert blocks, features a comfortable bed and entertainment, but it is relatively smaller than her sister's. She aspires to be like her older sister and often takes advice from her to prepare for her potential future as a queen.

Queen Jara, the older sister, is a Jungle Myrmex, and she belongs to the species of Jungle Myrmex. As a fully-fledged queen, her default name is Queen Jara, and her HP is set at a robust 120. The queen's room, made of jungle blocks, is much larger than Dara's, and it exudes royalty in every way. Extra beds are placed to accommodate her many guests, and the room is swarming with much younger Jungle Myrmex, who respect and adore their queen.

Despite their differences, the Myrmex Royal Sisters share a great bond and love for adventure. They often visit their friends Shara the Silverfish and Andrite the Endermite, engaging in thrilling escapades, creating lasting memories, and strengthening their friendships. The sisters are admired and loved by all their friends and subjects, who see them as inspiring and protective leaders.

In conclusion, the Myrmex Royal Sisters, with their enchanting personalities, unique characteristics, and captivating stories, add a touch of magic and excitement to the world they inhabit. Their unwavering bond, loyalty, and devotion to their kingdom make them role models for the other creatures, leaving a legacy to be cherished and admired by generations to come.