Описание проекта
Анализ данных об инвестиционных фондах и стартапах, в которые они инвестировали с 2010 по 2013 годы в разных странах. Анализ произведен с помощью PostgreSQL.
Содержание
- 1 Анализ данных о закрытых компаниях в таблице
company - 2 Количество привлеченных средств для новостных компаний США
- 3 Компании, купленные за наличные с 2011 по 2013 год
- 4 Информация о сотрудниках компаний
- 5 Колиество привлеченных инвестиций компаниями по странам
- 6 Минимальные и максимальные суммы привлеченных инвестиций по датам
- 7 Категоризация фонодов по количеству инвестиций
- 8 ТОП-10 стран, которые чаще всего инвестируют в стартапы
- 9 Сотрудники стартапов и их образование
- 10 Компании аутсайдеры
- 11 Сотрудники компаний аутсайдеров
- 12 Компании, прошедшие больше шести важных раундов финансирования с 2012 по 2013 год
- 13 Во сколько раз сумма покупки превысила сумму вложений
- 14 Компаний из категории
social, получившие финансирование с 2010 по 2013 год - 15 Данные об инвестиционных раундах по мусяцам
- 16 Сумма инвестиций в разные страны по годам
Анализ данных о закрытых компаниях в таблице company¶
Отобразите 5 первых записей из таблицы company по компаниям, которые закрылись.
SELECT *
FROM company
WHERE status = 'closed';
LIMIT 5;
| id | name | category_code | status | founded_at | closed_at | domain | twitter_username | country_code | investment_rounds | funding_rounds | funding_total | milestones | created_at | updated_at |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10012 | moviestring.com | games_video | closed | 2008-08-22 | 2010-01-01 | moviestring.com | 0 | 0 | 0 | 0 | 2008-08-24 23:07:26 | 2010-10-01 00:12:22 | ||
| 1006 | Youlicit | web | closed | 2006-09-01 | 2010-05-22 | youlicit.com | youlicit | USA | 0 | 1 | 0 | 0 | 2007-10-02 09:45:00 | 2013-10-19 10:39:54 |
| 10062 | Workstir | web | closed | 2011-12-17 | workstir.com | USA | 0 | 1 | 0 | 2 | 2008-08-25 18:26:25 | 2013-10-16 09:57:06 | ||
| 10092 | FairSoftware | web | closed | 2007-01-01 | 2012-07-24 | fairsoftware.net | USA | 0 | 1 | 100000 | 1 | 2008-08-25 23:41:44 | 2013-10-15 04:33:46 | |
| 101 | SellABand | games_video | closed | 2006-08-01 | 2010-02-23 | sellaband.com | sellaband | DEU | 0 | 1 | 5e+06 | 5 | 2007-07-04 05:29:56 | 2010-04-29 21:39:39 |
Количество привлеченных средств для новостных компаний США¶
Отобразите количество привлечённых средств для новостных компаний США. Используйте данные из таблицы company. Отсортируйте первых пять значений по убыванию значений в поле funding_total.
SELECT funding_total
FROM company
WHERE category_code = 'news'
AND country_code = 'USA'
ORDER BY funding_total DESC
| funding_total |
|---|
| 6.22553e+08 |
| 2.5e+08 |
| 1.605e+08 |
| 1.28e+08 |
| 1.265e+08 |
| … |
Компании, купленные за наличные с 2011 по 2013 год¶
Найдите общую сумму сделок по покупке одних компаний другими в долларах. Отберите сделки, которые осуществлялись только за наличные с 2011 по 2013 год включительно.
SELECT SUM(price_amount)
FROM acquisition
WHERE term_code = 'cash'
AND EXTRACT(YEAR FROM acquired_at) IN (2011, 2012, 2013);
| sum |
|---|
| 1.37762e+11 |
Информация о сотрудниках компаний¶
Отобразите имя, фамилию и названия аккаунтов людей в твиттере, у которых названия аккаунтов начинаются на Silver.
SELECT first_name,
last_name,
twitter_username
FROM people
WHERE twitter_username LIKE 'Silver%';
| first_name | last_name | twitter_username |
|---|---|---|
| Rebecca | Silver | SilverRebecca |
| Silver | Teede | SilverMatrixx |
| Mattias | Guilotte | Silverreven |
Выведите на экран всю информацию о людях, у которых названия аккаунтов в твиттере содержат подстроку money, а фамилия начинается на K.
SELECT *
FROM people
WHERE twitter_username LIKE '%money%'
AND last_name LIKE 'K%';
| id | first_name | last_name | company_id | twitter_username | created_at | updated_at |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 63081 | Gregory | Kim | gmoney75 | 2010-07-13 03:46:28 | 2011-12-12 22:01:34 |
Колиество привлеченных инвестиций компаниями по странам¶
Для каждой страны отобразите общую сумму привлечённых инвестиций, которые получили компании, зарегистрированные в этой стране. Страну, в которой зарегистрирована компания, можно определить по коду страны. Отсортируйте данные по убыванию суммы.
SELECT country_code,
SUM(funding_total)
FROM company
GROUP BY country_code
ORDER BY SUM(funding_total) DESC
| country_code | sum |
|---|---|
| USA | 3.10588e+11 |
| GBR | 1.77056e+10 |
| 1.08559e+10 | |
| CHN | 1.06897e+10 |
| CAN | 9.86636e+09 |
| IND | 6.14141e+09 |
| DEU | 5.76577e+09 |
| FRA | 4.59514e+09 |
| ISR | 4.48009e+09 |
| CHE | 2.82925e+09 |
| NLD | 2.35397e+09 |
| RUS | 2.29394e+09 |
| ESP | 2.13734e+09 |
| IRL | 2.08067e+09 |
| AUS | 1.67241e+09 |
| JPN | 1.62262e+09 |
| SWE | 1.60811e+09 |
| MYS | 1.52436e+09 |
| LUX | 1.11175e+09 |
| BRA | 1.1036e+09 |
| … | … |
Минимальные и максимальные суммы привлеченных инвестиций по датам¶
Составьте таблицу, в которую войдёт дата проведения раунда, а также минимальное и максимальное значения суммы инвестиций, привлечённых в эту дату. Оставьте в итоговой таблице только те первых пять записей, в которых минимальное значение суммы инвестиций не равно нулю и не равно максимальному значению.
SELECT funded_at,
MIN(raised_amount),
MAX(raised_amount)
FROM funding_round
GROUP BY funded_at
HAVING MIN(raised_amount) > 0
AND MIN(raised_amount) != MAX(raised_amount)
| funded_at | min | max |
|---|---|---|
| 2012-08-22 | 40000 | 7.5e+07 |
| 2010-07-25 | 3.27825e+06 | 9e+06 |
| 2002-03-01 | 2.84418e+06 | 8.95915e+06 |
| 2010-10-11 | 28000 | 2e+08 |
| 2007-01-18 | 5e+06 | 2.3e+07 |
| … | … | … |
Категоризация фонодов по количеству инвестиций¶
Создайте поле с категориями:
- Для фондов, которые инвестируют в 100 и более компаний, назначьте категорию
high_activity. - Для фондов, которые инвестируют в 20 и более компаний до 100, назначьте категорию
middle_activity. - Если количество инвестируемых компаний фонда не достигает 20, назначьте категорию
low_activity.
Отобразите все поля таблицы fund и новое поле с категориями для первых пяти записей.
SELECT *,
CASE
WHEN invested_companies >= 100 THEN 'high_activity'
WHEN invested_companies >= 20 THEN 'middle_activity'
ELSE 'low_activity'
END
FROM fund
LIMIT 5;
| id | name | founded_at | domain | twitter_username | country_code | investment_rounds | invested_companies | milestones | created_at | updated_at | case |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13131 | 0 | 0 | 0 | 2013-08-19 18:46:55 | 2013-08-19 19:55:07 | low_activity | |||||
| 1 | Greylock Partners | 1965-01-01 | greylock.com | greylockvc | USA | 307 | 196 | 0 | 2007-05-25 20:18:23 | 2012-12-27 00:42:24 | high_activity |
| 10 | Mission Ventures | 1996-01-01 | missionventures.com | USA | 58 | 33 | 0 | 2007-06-05 05:24:58 | 2013-10-10 22:06:31 | middle_activity | |
| 100 | Kapor Enterprises, Inc. | kei.com | USA | 2 | 1 | 0 | 2007-07-12 09:42:21 | 2008-11-21 05:41:53 | low_activity | ||
| 1000 | Speed Ventures | 0 | 0 | 1 | 2008-04-13 23:52:27 | 2008-12-10 09:37:18 | low_activity |
Для каждой из категорий, назначенных в предыдущем задании, посчитайте округлённое до ближайшего целого числа среднее количество инвестиционных раундов, в которых фонд принимал участие. Выведите на экран категории и среднее число инвестиционных раундов. Отсортируйте таблицу по возрастанию среднего.
SELECT CASE
WHEN invested_companies>=100 THEN 'high_activity'
WHEN invested_companies>=20 THEN 'middle_activity'
ELSE 'low_activity'
END AS activity,
ROUND(AVG(investment_rounds))
FROM fund
GROUP BY activity
ORDER BY ROUND(AVG(investment_rounds));
| activity | round |
|---|---|
| low_activity | 2 |
| middle_activity | 51 |
| high_activity | 252 |
ТОП-10 стран, которые чаще всего инвестируют в стартапы¶
Проанализируйте, в каких странах находятся фонды, которые чаще всего инвестируют в стартапы.
Для каждой страны посчитайте минимальное, максимальное и среднее число компаний, в которые инвестировали фонды этой страны, основанные с 2010 по 2012 год включительно. Исключите страны с фондами, у которых минимальное число компаний, получивших инвестиции, равно нулю.
Выгрузите десять самых активных стран-инвесторов: отсортируйте таблицу по среднему количеству компаний от большего к меньшему. Затем добавьте сортировку по коду страны в лексикографическом порядке.
SELECT country_code,
MIN(invested_companies),
MAX(invested_companies),
AVG(invested_companies)
FROM fund
WHERE EXTRACT(YEAR FROM founded_at) BETWEEN 2010 AND 2012
GROUP BY country_code
HAVING MIN(invested_companies) > 0
ORDER BY AVG(invested_companies) DESC,
country_code
LIMIT 10;
| country_code | min | max | avg |
|---|---|---|---|
| BGR | 25 | 35 | 30 |
| CHL | 29 | 29 | 29 |
| UKR | 8 | 10 | 9 |
| LTU | 5 | 5 | 5 |
| IRL | 4 | 5 | 4.5 |
| KEN | 3 | 3 | 3 |
| LBN | 3 | 3 | 3 |
| MUS | 3 | 3 | 3 |
| JPN | 1 | 6 | 2.83333 |
| HKG | 2 | 3 | 2.66667 |
Сотрудники стартапов и их образование¶
Отобразите имя и фамилию всех сотрудников стартапов. Добавьте поле с названием учебного заведения, которое окончил сотрудник, если эта информация известна.
SELECT p.first_name,
p.last_name,
e.instituition
FROM people AS p
LEFT JOIN education AS e ON e.person_id = p.id
| first_name | last_name | instituition |
|---|---|---|
| John | Green | Washington University, St. Louis |
| John | Green | Boston University |
| David | Peters | Rice University |
| Dan | Birdwhistell | University of Cambridge |
| Gal | Cohen | Tel Aviv University |
| … | … | … |
Для каждой компании найдите количество учебных заведений, которые окончили её сотрудники. Выведите название компании и число уникальных названий учебных заведений. Составьте топ-5 компаний по количеству университетов.
WITH
pe AS (SELECT p.company_id,
e.instituition
FROM people AS p
JOIN education AS e ON e.person_id = p.id)
SELECT c.name,
COUNT(DISTINCT pe.instituition)
FROM company AS c
JOIN pe ON company_id = c.id
GROUP BY c.name
ORDER BY COUNT(DISTINCT pe.instituition) DESC
| name | count |
|---|---|
| 167 | |
| Yahoo! | 115 |
| Microsoft | 111 |
| Knight Foundation | 74 |
| Comcast | 66 |
| … | … |
Компании аутсайдеры¶
Составьте список с уникальными названиями закрытых компаний, для которых первый раунд финансирования оказался последним.
WITH
fr AS (SELECT company_id
FROM funding_round
WHERE is_first_round = 1
AND is_last_round = 1)
SELECT DISTINCT c.name
FROM company AS c
JOIN fr ON fr.company_id = c.id
WHERE c.status = 'closed'
LIMIT 5;
| name |
|---|
| 10BestThings |
| 11i Solutions |
| 169 ST. |
| 1bib |
| 1Cast |
| … |
Сотрудники компаний аутсайдеров¶
Составьте список уникальных номеров сотрудников, которые работают в компаниях, отобранных в предыдущем задании.
WITH
fr AS (SELECT company_id
FROM funding_round
WHERE is_first_round = 1
AND is_last_round = 1)
SELECT DISTINCT p.id
FROM people AS p
WHERE p.company_id IN (SELECT DISTINCT c.id
FROM company AS c
JOIN fr ON fr.company_id = c.id
WHERE c.status = 'closed')
LIMIT 5;
| id |
|---|
| 62 |
| 97 |
| 98 |
| 225 |
| 226 |
| … |
Составьте таблицу, куда войдут уникальные пары с номерами сотрудников из предыдущей задачи и учебным заведением, которое окончил сотрудник.
WITH
fr AS (SELECT company_id
FROM funding_round
WHERE is_first_round = 1
AND is_last_round = 1),
p AS (SELECT DISTINCT p.id
FROM people AS p
WHERE p.company_id IN (SELECT DISTINCT c.id
FROM company AS c
JOIN fr ON fr.company_id = c.id
WHERE c.status = 'closed'))
SELECT DISTINCT p.id,
e.instituition
FROM education AS e
JOIN p ON p.id = e.person_id
LIMIT 5;
| id | instituition |
|---|---|
| 349 | AKI |
| 349 | ArtEZ Hogeschool voor de Kunsten |
| 349 | Rijks Akademie |
| 699 | Imperial College |
| 779 | Harvard University |
| … | … |
Посчитайте количество учебных заведений для каждого сотрудника из предыдущего задания. При подсчёте учитывайте, что некоторые сотрудники могли окончить одно и то же заведение дважды.
WITH
fr AS (SELECT company_id
FROM funding_round
WHERE is_first_round = 1
AND is_last_round = 1),
p AS (SELECT DISTINCT p.id
FROM people AS p
WHERE p.company_id IN (SELECT DISTINCT c.id
FROM company AS c
JOIN fr ON fr.company_id = c.id
WHERE c.status = 'closed'))
SELECT p.id,
COUNT(e.instituition)
FROM education AS e
JOIN p ON p.id = e.person_id
GROUP BY p.id
LIMIT 5;
| id | count |
|---|---|
| 349 | 3 |
| 699 | 1 |
| 779 | 2 |
| 968 | 1 |
| 972 | 1 |
| … | … |
Дополните предыдущий запрос и выведите среднее число учебных заведений (всех, не только уникальных), которые окончили сотрудники разных компаний. Нужно вывести только одну запись, группировка здесь не понадобится.
WITH
fr AS (SELECT company_id
FROM funding_round
WHERE is_first_round = 1
AND is_last_round = 1),
p AS (SELECT DISTINCT p.id
FROM people AS p
WHERE p.company_id IN (SELECT DISTINCT c.id
FROM company AS c
JOIN fr ON fr.company_id = c.id
WHERE c.status = 'closed')),
pe AS (SELECT p.id,
COUNT(e.instituition)
FROM education AS e
JOIN p ON p.id = e.person_id
GROUP BY p.id)
SELECT AVG(pe.count)
FROM pe;
| avg |
|---|
| 1.41509 |
Напишите похожий запрос: выведите среднее число учебных заведений (всех, не только уникальных), которые окончили сотрудники Socialnet.
WITH
fr AS (SELECT company_id
FROM funding_round),
p AS (SELECT DISTINCT p.id
FROM people AS p
WHERE p.company_id IN (SELECT DISTINCT c.id
FROM company AS c
JOIN fr ON fr.company_id = c.id
WHERE c.name LIKE '%Socialnet%')),
pe AS (SELECT p.id,
COUNT(e.instituition)
FROM education AS e
JOIN p ON p.id = e.person_id
GROUP BY p.id)
SELECT AVG(pe.count)
FROM pe;
| avg |
|---|
| 1.51111 |
Компании, прошедшие больше шести важных раундов финансирования с 2012 по 2013 год¶
Составьте таблицу из полей:
name_of_fund— название фонда;name_of_company— название компании;amount— сумма инвестиций, которую привлекла компания в раунде.
В таблицу войдут данные о компаниях, в истории которых было больше шести важных этапов, а раунды финансирования проходили с 2012 по 2013 год включительно.
WITH
fr AS (SELECT *
FROM funding_round AS fr
WHERE funded_at BETWEEN '2012-01-01' AND '2013-12-31'),
c AS (SELECT *
FROM company
WHERE milestones > 6)
SELECT f.name AS name_of_fund,
c.name AS name_of_company,
fr.raised_amount AS amount
FROM investment AS i
JOIN c ON c.id = i.company_id
JOIN fund AS f ON f.id = i.fund_id
JOIN fr ON fr.id = i.funding_round_id;
| name_of_fund | name_of_company | amount |
|---|---|---|
| Advance Publication | Gigya | 1.53e+07 |
| Mayfield Fund | Gigya | 1.53e+07 |
| Benchmark | Gigya | 1.53e+07 |
| DAG Ventures | Gigya | 1.53e+07 |
| Mitsui Global Investment | OpenX | 2.50112e+07 |
| Accel Partners | OpenX | 2.50112e+07 |
| Presidio Ventures | OpenX | 2.50112e+07 |
| Index Ventures | OpenX | 2.50112e+07 |
| Samsung Ventures | OpenX | 2.50112e+07 |
| SAP Ventures | OpenX | 2.50112e+07 |
| Mayfield Fund | Gigya | 2.5e+07 |
| Greenspring Associates | Gigya | 2.5e+07 |
| Benchmark | Gigya | 2.5e+07 |
| … | … | … |
Во сколько раз сумма покупки превысила сумму вложений¶
Выгрузите таблицу, в которой будут такие поля:
- название компании-покупателя;
- сумма сделки;
- название компании, которую купили;
- сумма инвестиций, вложенных в купленную компанию;
- доля, которая отображает, во сколько раз сумма покупки превысила сумму вложенных в компанию инвестиций, округлённая до ближайшего целого числа.
Не учитывайте те сделки, в которых сумма покупки равна нулю. Если сумма инвестиций в компанию равна нулю, исключите такую компанию из таблицы.
Отсортируйте таблицу по сумме сделки от большей к меньшей, а затем по названию купленной компании в лексикографическом порядке. Ограничьте таблицу первыми десятью записями.
WITH
c2 AS (SELECT *
FROM company
WHERE funding_total > 0
)
SELECT c1.name AS acquiring_company_name,
a.price_amount,
c2.name AS acquired_company_name,
c2.funding_total,
ROUND(A.PRICE_AMOUNT / c2.funding_total)
FROM acquisition AS a
LEFT JOIN company AS c1 ON c1.id = a.acquiring_company_id
LEFT JOIN company AS c2 ON c2.id = a.acquired_company_id
WHERE a.price_amount > 0
AND c2.funding_total > 0
ORDER BY a.price_amount DESC,
c2.name
LIMIT 10;
| acquiring_company_name | price_amount | acquired_company_name | funding_total | round |
|---|---|---|---|---|
| Microsoft | 8.5e+09 | Skype | 7.6805e+07 | 111 |
| Scout Labs | 4.9e+09 | Varian Semiconductor Equipment Associates | 4.8e+06 | 1021 |
| Broadcom | 3.7e+09 | Aeluros | 7.97e+06 | 464 |
| Broadcom | 3.7e+09 | NetLogic Microsystems | 1.88527e+08 | 20 |
| Level 3 Communications | 3e+09 | Global Crossing | 4.1e+07 | 73 |
| Yahoo! | 2.87e+09 | GeoCities | 4e+07 | 72 |
| eBay | 2.6e+09 | Skype | 7.6805e+07 | 34 |
| Salesforce | 2.5e+09 | ExactTarget | 2.3821e+08 | 10 |
| Johnson & Johnson | 2.3e+09 | Crucell | 4.43e+08 | 5 |
| IAC | 1.85e+09 | Ask.com | 2.5e+07 | 74 |
Компаний из категории social, получившие финансирование с 2010 по 2013 год¶
Выгрузите таблицу, в которую войдут названия компаний из категории social, получившие финансирование с 2010 по 2013 год включительно. Проверьте, что сумма инвестиций не равна нулю. Выведите также номер месяца, в котором проходил раунд финансирования.
WITH
fr AS (SELECT company_id,
EXTRACT(MONTH FROM funded_at) AS funded_month
FROM funding_round
WHERE funded_at BETWEEN '2010-01-01' AND '2013-12-31'
AND raised_amount > 0),
c AS (SELECT id,
name
FROM company
WHERE category_code = 'social')
SELECT c.name,
fr.funded_month
FROM c
JOIN fr ON fr.company_id = c.id
| name | funded_month |
|---|---|
| Klout | 1 |
| WorkSimple | 3 |
| HengZhi | 1 |
| Network | 1 |
| SocialGO | 1 |
| … | … |
Данные об инвестиционных раундах по мусяцам¶
Отберите данные по месяцам с 2010 по 2013 год, когда проходили инвестиционные раунды. Сгруппируйте данные по номеру месяца и получите таблицу, в которой будут поля:
- номер месяца, в котором проходили раунды;
- количество уникальных названий фондов из США, которые инвестировали в этом месяце;
- количество компаний, купленных за этот месяц;
- общая сумма сделок по покупкам в этом месяце.
WITH
invest AS (SELECT EXTRACT(MONTH FROM fr.funded_at) AS funded_month,
COUNT(DISTINCT f.id) AS count_fund
FROM investment AS i
JOIN funding_round AS fr ON fr.id = i.funding_round_id
JOIN fund AS f ON f.id = i.fund_id
WHERE f.country_code = 'USA'
AND fr.funded_at BETWEEN '2010-01-01' AND '2013-12-31'
GROUP BY funded_month),
acquired AS (SELECT EXTRACT(MONTH FROM acquired_at) AS acquired_month,
COUNT(acquired_company_id) AS count_company,
SUM(price_amount) AS sum_price_amount
FROM acquisition
WHERE acquired_at BETWEEN '2010-01-01' AND '2013-12-31'
GROUP BY acquired_month)
SELECT invest.funded_month,
invest.count_fund,
acquired.count_company,
acquired.sum_price_amount
FROM invest
JOIN acquired ON acquired.acquired_month = invest.funded_month;
| funded_month | count_fund | count_company | sum_price_amount |
|---|---|---|---|
| 1 | 815 | 600 | 2.71083e+10 |
| 2 | 637 | 418 | 4.13903e+10 |
| 3 | 695 | 458 | 5.95016e+10 |
| 4 | 718 | 411 | 3.03837e+10 |
| 5 | 695 | 532 | 8.60122e+10 |
| 6 | 785 | 525 | 5.20883e+10 |
| 7 | 803 | 488 | 4.98541e+10 |
| 8 | 726 | 454 | 7.77093e+10 |
| 9 | 793 | 491 | 6.97409e+10 |
| 10 | 764 | 473 | 4.85567e+10 |
| 11 | 661 | 414 | 4.79386e+10 |
| 12 | 590 | 433 | 3.74251e+10 |
Сумма инвестиций в разные страны по годам¶
Составьте сводную таблицу и выведите среднюю сумму инвестиций для стран, в которых есть стартапы, зарегистрированные в 2011, 2012 и 2013 годах. Данные за каждый год должны быть в отдельном поле. Отсортируйте таблицу по среднему значению инвестиций за 2011 год от большего к меньшему.
WITH
inv_2011 AS (SELECT co.country_code,
AVG(co.funding_total)
FROM company AS co
WHERE EXTRACT(YEAR FROM co.founded_at) = 2011
GROUP BY co.country_code
HAVING COUNT(co.id) > 0),
inv_2012 AS (SELECT co.country_code,
AVG(co.funding_total)
FROM company AS co
WHERE EXTRACT(YEAR FROM co.founded_at) = 2012
GROUP BY co.country_code
HAVING COUNT(co.id) > 0),
inv_2013 AS (SELECT co.country_code,
AVG(co.funding_total)
FROM company AS co
WHERE EXTRACT(YEAR FROM co.founded_at) = 2013
GROUP BY co.country_code
HAVING COUNT(co.id) > 0)
SELECT inv_2011.country_code,
inv_2011.avg AS inv_2011,
inv_2012.avg AS inv_2012,
inv_2013.avg AS inv_2013
FROM inv_2011
INNER JOIN inv_2012 ON inv_2012.country_code = inv_2011.country_code
INNER JOIN inv_2013 ON inv_2013.country_code = inv_2011.country_code
ORDER BY inv_2011.avg DESC;
| country_code | inv_2011 | inv_2012 | inv_2013 |
|---|---|---|---|
| PER | 4e+06 | 41000 | 25000 |
| USA | 2.24396e+06 | 1.20671e+06 | 1.09336e+06 |
| HKG | 2.18078e+06 | 226227 | 0 |
| PHL | 1.75e+06 | 4218.75 | 2500 |
| ARE | 1.718e+06 | 197222 | 35333.3 |
| JPN | 1.66431e+06 | 674720 | 50000 |
| AUT | 1.5342e+06 | 147806 | 85773.3 |
| BRA | 1.38007e+06 | 240639 | 67944.4 |
| DEU | 1.1288e+06 | 1.32915e+06 | 66612.7 |
| ISR | 1.03076e+06 | 1.27121e+06 | 294022 |
| PST | 1e+06 | 0 | 0 |
| FRA | 977874 | 291227 | 642083 |
| CHN | 975918 | 611436 | 1e+06 |
| AUS | 963088 | 192949 | 26313.7 |
| ZAF | 962000 | 576000 | 0 |
| IRL | 929919 | 199051 | 36683.8 |
| IND | 763426 | 230497 | 21814.4 |
| RUS | 725870 | 420155 | 132500 |
| GBR | 706840 | 357222 | 273237 |
| TWN | 657143 | 110000 | 0 |
| SWE | 629275 | 404111 | 95454.5 |
| ARG | 590826 | 119327 | 4166.67 |
| SGP | 580116 | 535380 | 147573 |
| KOR | 576679 | 155875 | 352857 |
| ESP | 530439 | 129098 | 27056.6 |
| CAN | 514520 | 494707 | 114678 |
| GRC | 489658 | 74841.3 | 7090.91 |
| FIN | 474348 | 152907 | 78766.7 |
| DNK | 427406 | 265956 | 121723 |
| NOR | 400000 | 198552 | 60565.9 |
| CHE | 351217 | 1.26955e+06 | 15217.4 |
| ITA | 333191 | 242231 | 33886 |
| IDN | 308696 | 89473.7 | 6250 |
| ANT | 258333 | 0 | 9649.5 |
| BEL | 258331 | 263657 | 53782.9 |
| THA | 237500 | 33333.3 | 57142.9 |
| HUN | 138654 | 465625 | 6750 |
| LTU | 117512 | 102654 | 108333 |
| TUR | 105088 | 397245 | 212500 |
| EST | 96660.6 | 142956 | 7042.71 |
| NLD | 94242.1 | 1.31927e+06 | 30870.6 |
| MEX | 81947.1 | 4.03231e+06 | 73421.1 |
| PRT | 77921.8 | 25555.6 | 0 |
| UKR | 76384.6 | 26666.7 | 5277.78 |
| KEN | 66666.7 | 18750 | 0 |
| CZE | 64785.7 | 151364 | 0 |
| LUX | 61839.3 | 0 | 0 |
| CHL | 55263.2 | 90000 | 26909.1 |
| BGR | 49345.3 | 59035.5 | 38174.1 |
| COL | 49277.8 | 38100 | 0 |
| GHA | 39872 | 0 | 0 |
| ROM | 35905 | 17288.6 | 4117.65 |
| JOR | 35333.3 | 0 | 0 |
| MYS | 31157.9 | 6.13164e+07 | 0 |
| POL | 16573.6 | 44205.1 | 20500 |
| NZL | 14285.7 | 53333.3 | 0 |
| EGY | 13461.5 | 31411.8 | 34200 |
| BLR | 10000 | 0 | 0 |
| ISL | 5885.17 | 24000 | |
| URY | 4000 | 175000 | 0 |
| HRV | 4000 | 6502.17 | 0 |
| VEN | 0 | 140000 | 12500 |
| VNM | 0 | 9.09091e+06 | 0 |
| MAR | 0 | 533333 | 0 |
| BGD | 0 | 2333.33 | 0 |
| ALB | 0 | 150000 | 0 |
| MKD | 0 | 0 | 19242 |
| NGA | 0 | 3.81438e+06 | 0 |
| NPL | 0 | 0 | 0 |
| PAK | 0 | 45454.5 | 0 |
| LVA | 0 | 12500 | 0 |
| CSS | 0 | 0 | 0 |
| SAU | 0 | 0 | 0 |
| CRI | 0 | 0 | 40000 |
| SVN | 0 | 239616 | 0 |
| BHR | 0 | 0 | 20000 |
| UGA | 0 | 0 | 60400 |
| LKA | 0 | 0 | 0 |
