今天我们来分享一个常见案例，用SQL来计算用户留存率。目录：1. 案例数据2. 思路分析3. 完整代码1. 案例数据这里我们一共两份日志数据，分别是用户账号创建的日志以及用户登录的日志。账号创建日志 账号创建日志
用户登录日志 登录日志
2. 思路分析所谓留存，就是指某日创建的账号在后续自然日登录的比例，比如3月1日新增账号创建数为100，在3月2日这部分用户登录数为51，
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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user_profile表 question_practice_detail表 question_detail表29.计算用户的平均次日留存率select count(date2)/count(date1)
from(
select distinct a.device_id,
a.date as date1,
b.addday as date2
fr
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2023-12-07 02:11:59
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SQL29 计算用户的平均次日留存率困难 通过率：48.58% 时间限制：1秒 空间限制：256M描述题目：现在运营想要查看用户在某天刷题后第二天还会再来刷题的平均概率。请你取出相应数据。示例：question_practice_detailiddevice_idquest_idresultdate12138111wrong2021-05-032321
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2023-09-29 23:00:07
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近期，为提升自己的工程能力，在休息时常通过刷题来回顾一下基础性知识。于是选择了mysql知识题库练手，过程中，主要遇到了几个比较有意思的题，记录下来，方便回顾。题1：SQL29 计算用户的平均次日留存率描述题目：现在运营想要查看用户在某天刷题后第二天还会再来刷题的平均概率。请你取出相应数据。示例：question_practice_detailiddevice_idquest_idres
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2023-08-03 21:26:52
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# MySQL 次日留存分析方案
## 一、背景介绍
次日留存是衡量用户第二天是否继续使用产品的重要指标，通常用于评估用户粘性和产品的长期吸引力。在分析次日留存时，我们需要从用户的注册和活动数据中提取信息。在这篇文章中，我们将利用MySQL来进行次日留存分析，并给出具体的代码示例。
## 二、业务需求
假设我们有一个在线应用，用户在平台注册后可以访问应用的各种功能。我们的目标是分析用户在注
概述手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一，现在该手机厂商想要分析手机中的应用（相机）的活跃情况，需统计如下数据：某日活跃用户（用户id）在后续的一周内的留存情况（计算次日留存用户数，3日留存用户数，7日留存用户数）指标定义某日活跃用户数，某日活跃的去重用户数。N日活跃用户数，某日活跃的用户数在之后的第N日活跃用户数。N日活跃留存率，N日留存用户数/某日活跃用户数例：登陆时间（20180501日）去
# 如何实现 MySQL 用户的平均次日留存率
在数据分析中，用户留存率是一个非常重要的指标，它可以帮助我们了解用户在产品上的粘性。在这篇文章中，我们将逐步实现“用户的平均次日留存率”的计算，具体步骤如下：
## 步骤概述
以下是实现平均次日留存率的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
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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次留也就是次日留存率，即当天注册的用户第二天又活跃了的用户占当天注册用户的比重，这是一个十分重要的指标，也是数据岗必须要学会的一条 SQL，在各大厂的笔试面试中频繁出现。今天来讲解一下次留的编写方法。 首先将问题进行拆解，想要得到答案，我们需要一张记录了昨日注册用户的表格，其次需要一张记录了今日活跃用户的表格。那么，有了这两张表格之后，怎么得到次留呢？要找到昨日注册用户中今日活跃过的用户，需
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2023-12-13 13:44:03
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/143494489
一、什么是留存率？ n日留存率 = 第n天还在登录的用户数/新增的用户数 假如某日新增了100个用户，第二天登录了50个，则次日留存率为50/100=50%，第三天登录了30个，则第二日留存率为30/100=30%，以此类推，第7天登录
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2024-04-19 13:11:52
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根据项目报表需求，需要统计通过手机app登录系统的用户的日存留率。统计功能比较简单，仅作日后参考，欢迎经验丰富的朋友指点。 1.数据库表手机用户的信息保存在一张visitor_user的表中，其中包含了用户使用手机app软件时，可以获取的数据，包括： 商家id、手机设备号、下线时间等信息。 2.功能分析与设计数据统计报表一般都采用DB的存储过程或函数进行统计，并将数据保存到数据
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2023-11-09 16:10:50
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# 新用户的次日留存率分析
新用户的次日留存率是衡量产品用户粘性的重要指标之一。它指的是在某个特定日期注册的新用户，在下一天继续使用该产品的比例。高留存率通常意味着用户对产品的价值认可，这对初创企业或希望扩大用户群的公司尤为重要。本文将探讨如何通过Hive SQL查询新用户的次日留存率，并使用数据可视化工具展示分析结果。
## 1. 数据准备
在分析新用户的次日留存率之前，我们需要确保有相关
如何用sql计算用户留存问题一、留存1 .留存的含义：留存：指基准日到APP的用户在之后的n日当天返回APP的人数；留存率 = 基准日之后的n天当日返回的用户数 / 基准日的用户数 * 100%或者指基准日产生某个行为的用户在之后的第一天，第二天，第三天……第n天的当天再次产生该行为的 人数。2.留存的意义留存代表一个用户愿意再次使用你的产品；而一个产品能够被用户再次使用，意味着这个产品是能够满
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2024-01-21 00:34:40
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# MySQL 留存率计算
## 简介
MySQL 是一种关系型数据库管理系统，常用于存储和管理大量的数据。留存率是一个重要的指标，用于衡量用户在一段时间内的活跃程度。本文将介绍如何使用 MySQL 计算留存率。
## 流程图
下面是计算留存率的整体流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建用户表 |
| 2 | 导入用户数据 |
| 3 | 计算留存率
原创
2023-07-18 19:34:56
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## MySQL计算留存率实现流程
为了帮助你实现MySQL计算留存率，我将按照以下步骤来进行说明：
1. 创建用户活动表（activity）和用户表（user）；
2. 导入用户活动数据和用户数据；
3. 编写SQL查询语句计算留存率。
### 创建用户活动表和用户表
首先，我们需要创建两个表：用户活动表（activity）和用户表（user）。用户活动表记录了用户的活动行为，例如登录、
原创
2023-10-22 15:19:49
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# MySQL计算用户留存
用户留存是指用户在一定时间范围内持续使用产品或服务的情况。对于一个网站或应用来说，了解用户留存情况对于评估产品或服务的质量和吸引力非常重要。在MySQL中，我们可以使用一些技术来计算用户留存。
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备一张用户行为表，记录用户的活动情况。表结构如下：
```sql
CREATE TABLE user_actions (
use
原创
2024-02-15 05:01:15
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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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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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