我们重新理解第三题的需求：进店转化率 = 进店支付 / 进入店铺。但由于不同店铺的曝光量（即广告点击、入口点击等带来的用户）不同，导致直接比较进店转化率可能不公平（因为曝光量大的店铺可能转化率被稀释）。因此，我们需要在考虑曝光基数的基础上，对进店转化率进行校正，以便公平地比较不同店铺的转化效果，并对高转化率的店铺进行扶持。

但注意：题目中提到的“进店转化率”定义是“进店支付/进入店铺”，而这里“进店支付”在原始数据中并没有直接给出。根据题目描述，我们只有用户点击行为（广告点击、入口点击、进入店铺、店铺详情）和订单支付数据。因此，我们需要重新梳理：

根据题目，我们可能没有直接的“进店支付”行为记录。但是，我们可以假设“进店支付”是指用户在进入店铺后下单支付的行为。因此，我们需要关联订单表来获取支付信息。

然而，题目要求是“进店转化率”，即从进入店铺到支付的转化率。所以我们需要的数据是：

1. 进入店铺的用户数（从app_user_click_info_d表中获取content为'进入店铺'或'店铺详情'的用户）
2. 这些用户中，在进入店铺后下单支付的人数（需要关联订单表，并且订单支付时间在进入店铺之后）

但是，由于题目中没有明确给出支付行为与点击行为的关联，且原始数据可能没有记录支付行为与点击行为的直接关联，所以这里可能需要调整。

重新审题：题目要求“进店转化率是指进店支付/进入店铺”。如果数据中没有直接记录“进店支付”，那么我们可能需要使用订单表中的支付用户来近似，但需要确保这些用户是在进入店铺后下单的。这在实际操作中可能难以做到，因为用户可能通过多种途径进入店铺，且订单表只记录了支付成功的订单，没有记录用户从哪个入口进入。

因此，我们可能需要简化处理：将“进店支付”理解为在店铺内下单支付的用户数（即订单表中的用户）。但是这样就会失去“进入店铺”到“支付”的转化路径，而变成了所有支付用户。

另一种思路：由于我们只有点击行为数据，我们可以假设用户在点击“进入店铺”或“店铺详情”后，如果产生了支付，那么该用户就是“进店支付”的用户。但是，我们无法从现有的点击行为表中直接知道该用户是否支付，除非关联订单表，并且订单支付时间在点击之后。

考虑到数据关联的复杂性，题目可能希望我们直接使用点击行为数据来计算转化率，即：

• 曝光：广告点击、入口点击（即用户看到了店铺入口并点击）
• 进店：用户进一步点击进入店铺或店铺详情
• 支付：这一步在点击行为表中没有，所以可能无法直接计算。

但题目要求的是“进店转化率”，即从进入店铺到支付的转化率，所以支付是必不可少的环节。

因此，我们必须关联订单表。具体思路：

1. 首先获取每个店铺的曝光用户（广告点击、入口点击）和进店用户（进入店铺、店铺详情）。
2. 然后，获取每个店铺在进店用户中最终支付的用户数（需要关联订单表，订单表中的user_id和shop_id，且订单支付时间在点击时间之后）。

但是，由于数据量巨大，且需要精确的时间关联，这样的计算可能非常复杂。而且，用户可能在进店后很久才支付，或者多次进店后只支付一次，这都会影响转化率的计算。

鉴于题目要求，我们简化处理：我们只计算在进店行为发生当天的支付订单（因为用户行为日志和订单日志都是按天分区的，且没有具体时间戳，所以只能按天关联）。这样，我们可以认为用户进店当天下单支付的行为与进店行为相关。

所以，第三题修改后的步骤：

1. 统计每个店铺在近30天的以下数据：

   • 曝光UV：广告点击、入口点击的用户数（去重）
   • 进店UV：进入店铺、店铺详情的用户数（去重）
   • 进店支付UV：在进店行为发生的同一天，该用户在订单表中支付了该店铺的订单（注意：一个用户可能支付多个订单，但只算一次）

2. 进店转化率 = 进店支付UV / 进店UV

3. 由于曝光基数不同（曝光UV不同），我们希望对进店转化率进行校正。校正思路：将每个店铺的进店支付UV按照曝光UV的差异进行标准化。具体做法：
   校正后的进店支付UV = (进店支付UV) * (平均曝光UV) / (该店铺的曝光UV)
   校正后的进店转化率 = 校正后的进店支付UV / 进店UV [注意：这里进店UV没有校正，因为进店UV是进店行为的实际人数]

4. 然后，我们根据校正后的进店转化率来评估店铺的表现。

但是，这里有一个问题：进店UV本身已经受到曝光UV的影响（曝光越多，进店可能越多），所以直接对支付UV进行校正可能并不合理。另一种校正思路是：将整个转化路径（曝光->进店->支付）统一考虑，计算整体的转化率（支付UV/曝光UV），然后比较整体转化率。但题目要求的是进店转化率，所以我们还是按照上述校正方法。

因此，我们设计如下SQL：

步骤：

1. 计算每个店铺的曝光UV、进店UV、进店支付UV（同一天同一个用户支付该店铺的订单）
2. 计算所有店铺的平均曝光UV（作为标准基数）
3. 计算校正后的进店支付UV = (进店支付UV * 平均曝光UV) / 该店铺的曝光UV
4. 校正后的进店转化率 = 校正后的进店支付UV / 进店UV

注意：由于进店UV可能大于曝光UV（因为一个用户可能多次进店，而曝光只算一次），但这里我们按用户去重，所以不会大于。

但是，这里有一个逻辑漏洞：一个用户可能被曝光多次，但只进店一次，然后支付。这样计算是合理的。

然而，更严谨的做法是：进店支付UV应该是那些既进店又支付的用户（去重），而且支付行为发生在进店之后（按天分区，我们只能按天关联）。

所以，我们按照以下步骤：

• 从点击行为表中获取每个店铺每天的曝光用户、进店用户。
• 从订单表中获取每个店铺每天支付成功的用户（去重）。
• 然后，将进店用户与支付用户按天关联（同一个用户同一天进店并支付，则认为该用户是进店支付用户）。

由于数据分区是按天的，我们只能按天关联。这样可能会漏掉跨天支付的情况，但暂时只能这样处理。

因此，修改后的SQL如下：

注意：这里我们按店铺汇总了30天的数据，然后计算总的转化率。校正时，我们将支付UV按照该店铺的总曝光UV与平均曝光UV的比例进行了调整（即如果该店铺的曝光UV高于平均，则支付UV会被调低，反之调高），然后用调整后的支付UV除以进店UV得到校正后的转化率。

但是，这里有一个问题：校正后的进店支付UV可能会大于进店UV（因为乘以一个系数，如果该店铺的曝光UV很小，那么校正后支付UV会变大）。这会导致转化率大于1，但转化率理论上不应该超过1。不过，这实际上是一种标准化，目的是为了在相同的曝光基数下比较，所以转化率大于1也是有可能的（表示该店铺在标准曝光量下预计的转化率）。但我们需要理解，这个转化率并不是真实发生的，而是标准化后的结果。

另一种做法：我们不对支付UV进行校正，而是直接计算一个标准化的转化率，即：
标准化转化率 = (支付UV / 曝光UV) * 平均曝光UV
但这样得到的是标准化后的支付用户数（相当于在平均曝光量下，该店铺能获得的支付用户数），然后再除以进店UV？这并不合理。

因此，我们按照上述方法计算校正后的进店转化率。

但是，题目要求只输出结果，并且是针对特定店铺（2333,6666）的，所以我们在最外层加上shop_id过滤。

修改：在shop_summary的上一层，我们只过滤特定店铺（2333,6666）的数据。

然而，我们在计算平均曝光UV时，应该只考虑所有店铺（包括这两个店铺）吗？还是只考虑这两个店铺？题目没有明确。但题目要求“公平性校正”，所以应该是在一个基准上（比如全平台店铺的平均曝光水平）进行校正，因此平均曝光UV应该是所有店铺的平均值。

但是，题目要求只输出这两个店铺的结果，所以我们在最后结果中过滤这两个店铺。

因此，我们修改shop_summary为全量店铺计算（因为avg_exposure需要全量店铺），然后在最终结果中过滤特定店铺。

注意：由于数据量可能很大，我们可以在shop_summary中先过滤近30天有数据的店铺，然后计算平均曝光UV。

另外，如果某个店铺没有曝光数据（分母为0），我们需要处理NULL值（使用NULLIF避免除零错误）。

最终，我们添加WHERE条件：

所以完整SQL：

这样，我们就得到了两个店铺的校正后进店转化率，用于公平比较。

注意：由于我们按天关联，可能会遗漏跨天的情况（比如用户今天进店，明天支付），这会导致支付UV偏低。如果数据允许，我们可以尝试扩大时间窗口（比如进店后7天内支付都算），但这会增加计算复杂度。由于题目没有明确，我们暂时按天关联。

如果实际数据中跨天支付较多，可能需要调整方案。但这里我们按题目要求先这样处理。