在一些统计系统中，为了观察用户的粘度，我们会计算一系列的叫做留存的指标——次日注册留存、2日注册留存...N日注册留存，比如昨天注册了 1000名用户中，在今天有300名用户又登录了，那么对应于昨天的注册留存就是30%；如果再去细究，还可以去计算活跃用户的留存情况，比如昨天登录的 1000名用户中，在今天，其中的100名用户又活跃了，那么对应于昨天的活跃次日留存就是10%。如果更细究下去的话，还可
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2024-01-14 15:35:58
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一、计算2020-07-22这一天的会员活跃度
### --- 计算2020-07-22这一天的会员活跃度
~~~ Hive on Tez测试数据说明：07-22(新增5000条) / 0723(新增4000条)：18999条左右，执行脚本 ### --- Hive on Tez语法
SCRIPT_HOME=/data/yanqidw/script/member
在电商行业，老板或运营同学经常需要看客户活跃，留存，流失情况。今天，就重点聊一下【如何计算客户的留存率？】留存即客户在完成第一次交易后，在后续的日子里，是否持续的上来交易。如果按月为单位，则就是客户首次成交后，后续月份的成交比例。被观察客户群：某月份首次成交客户 。后续的留存率都是基于这些客户来计算的。月度留存率算法公式：月度留存率 = 某月份中被观察客户中成交客户数 / 被观察月份的总成交客户数
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2024-03-01 15:27:16
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什么是留存，比如在20200701这天操作了“点击banner”的用户有100个，这部分用户在20200702这天操作了“点击app签到”的有20个，那么对于分析时间是20200701，且“点击banner”的用户在次日“点击app签到”的留存率是20%。背景关于用户留存模型是各大商业数据分析平台必不可少的功能，企业一般用该模型衡量用户的活跃情况，也是能直接反应产品功能价值的直接指标；如，boss
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2024-05-16 09:36:48
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今天介绍一个对互联网公司来说一个比较重要的指标计算方法 - 留存率。留存通俗来讲就是回头客，用户第一次体验了产品之后，是否有第二次，第三次，第n次重复使用和体验，是数据分析笔试中几乎必考的计算指标。本篇会结合博主学习到的项目示例，对留存率的计算有一个完完整整的梳理，篇幅会相对较长，但建议大家认真阅读。数据源： o_retailers_trade_useruser_idi
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2023-11-23 19:54:14
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运营模型中的经典模型：1、AARRR模型：Acquisition（获客）：获取客户的指标。Activation（活跃）：活跃度。提高活跃度的方法：获客渠道与产品定位相匹配，就会产生高质量的用户；能否留住用户关键在于产品一上来的几分钟
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2024-02-23 11:17:35
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## 实现Hive留存率的步骤
### 整体流程
1. 计算用户留存
2. 计算留存率
### 每一步具体操作
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 计算用户留存 |
| 2 | 计算留存率 |
### 步骤一：计算用户留存
在Hive中，我们可以通过查询用户在不同时间段内的活跃情况，来计算用户的留存情况。首先，我们需要创建一张包含用户活跃情况的表。
```
原创
2024-05-31 04:16:43
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玩家在某段时间内注册开始游戏，经过一段时间后，仍然继续游戏的被认作是留存；这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。顾名思义，留存指的就是“有多少玩家留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。
次日留存率 首次登陆后第二天登录游戏用户/统计日的注册用户数
三日留存率 首次登陆后第三天登
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2023-11-30 15:22:29
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在运营岗位中，有这么一道求留存率的题目： 假设一个APP今天获得了10000个新用户，如果明天有1000个用户继续使用APP，并且每个用户打开2次APP，那么这个APP的次日留存是 ？？？ 按照公式：第N日留存率=新增用户日之后的第N日依然登录的用户/新增用户 次日留存=1000/10000=10%对于留存率这个概念，相信对每一位游戏运营和分析人员并不陌生，甚至搜索“留存率”也会发现很多关于留存率
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2023-12-09 15:05:40
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一、留存率的计算留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*100%第N日留存：指的是新增用户日之后的第N日依然登录的用户数/新增用户数*100%二、数据集的理解表【登录情况】中有字段【用户id】，【登陆日期】，用户id和登陆日期能够标识一行数据。 登陆情况表的部分数据
三、计算多日留存率（1）将日期、用户id做关联，进行多个连接。注意：1、新增用户的定义：某日的新增用户是指在
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2024-08-17 12:49:08
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本节基本涵盖了Hive日常使用的所有SQL，因为SQL太多，所以将SQL进行了如下分类：一、DDL语句（数据定义语句）： 对数据库的操作：包含创建、修改数据库 对数据表的操作：分为内部表及外部表，分区表和分桶表 二、DQL语句（数据查询语句）： 单表查询、关联查询 hive函数：包含聚合函数，条件函数，日期函数，字符串函数等 行转列及列转行：lateral view 与 explode 以及 re
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2024-07-24 10:29:29
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1.每天新增用户数怎么实现？2.日活怎么 实现 ？3.留存率怎么 实现 ？用户行为触发的日志上报,已经存放在Hive的外部分区表中.结构如下: 主要字段内容：dt表示日期,如20160510platform表示平台,只有两个选项,苹果和安卓mid是用户机器码,类似于网卡MAC地址什么的pver是版本channel是分发渠道现在需要统计每天用户的新增
在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户，这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。顾名思义，留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力，那么我们怎么样计算留存率呢？看下面这个例子： 如上示例所示，我们如何通过Hive S
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2023-09-08 14:41:45
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记录面试遇到的SQL题目--用户留存率已知一张用户信息表。结构如下：现需要计算日活跃用户，以及次日、3日、7日的用户留存率：解决思路如下： 单个表既有新客户，也有老用户每天的登录时间，所以进行自联结计算留存用户select
a.dt
,count(distinct a.id) as `日活跃用户`
,count(distinct b.id) as `次日留存数`
,co
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2023-05-31 15:42:06
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SQL9 2021年11月每天新用户的次日留存率用户行为日志表tb_user_log问题：统计2021年11月每天新用户的次日留存率（保留2位小数） ！！注： 次日留存率位当天新增的用户数中第二天又活跃了的用户数占比 如果in_time（进入时间）和out_time （离开时间） 跨天了，在两天里都记为该用户活跃过，结果按日期升序。DROP TABLE IF EXISTS tb_user_log;
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2023-08-11 16:30:48
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一、数据类型1、基本数据类型Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型类型描述示例booleantrue/falseTRUEtinyint1字节的有符号整数-128~127 1Ysmallint2个字节的有符号整数，-32768~327671Sint4个字节的带符号整数1bigint8字节带符号整数1Lfloat4字节单精度浮点数1.0double8字节双精度浮点数1.0deicimal任意精度
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2023-07-12 21:35:04
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# 实现 Hive 开窗函数计算 7 日留存率
## 一、流程图
```mermaid
erDiagram
确定数据表结构 --> 提取需要的字段 --> 计算用户留存 --> 计算 7 日留存率
```
## 二、步骤与代码
### 1. 确定数据表结构
首先，我们需要确定数据表的结构，包括用户 ID、访问日期等字段。
```markdown
```sql
CREATE TA
原创
2024-03-21 05:16:58
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首先声明一下留存的概念次日留存：1月1日注册的新用户，在1月2日登陆了app。即登陆日期 - 注册日期 = 1天。3日留存：1月1日注册的新用户，在1月3日登陆了app。即登陆日期 - 注册日期 = 2天。7日留存：1月1日注册的新用户，在1月8日登陆了app。即登陆日期 - 注册日期 = 6天。但是目前不同公司对留存的定义不太一样，所以以具体的规则为准，这里只是为了方便大家理解。表user_i
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2023-10-19 16:13:45
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文章目录前言实现方法单日期实现多日期的留存数尾记 前言在对用户进行行为分析时，经常需要计算用户在软件当中的留存率的情况，如果用Python实现，是比较容易的，那如何用SQL进行计算呢，本文将完成这个任务，在编写SQL前，我们需要了解什么事留存率，这是如何计算的。百度百科对于留存率是这样定义的： 它的计算方法 如果以某一日期为基准，那么新增用户数就是当天有登录行为的所有用户数，在计算第N日留存数，
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2024-04-12 12:29:00
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2021-06-27 23:47:00
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