# 使用Hive SQL 计算用户留存率
留存率是衡量用户粘性的重要指标，特别是在移动应用和网页服务中。下面我们将通过一系列步骤来实现留存率的计算。本篇文章将详细介绍如何使用Hive SQL来计算用户留存率，并提供相关的代码示例。
## 流程概览
我们可以将计算留存率的流程拆分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
# 如何实现用户留存率的 HiveSQL 查询
## 一、用户留存率概述
用户留存率是评估应用或服务长期有效性的重要指标。它是指在某一阶段内，有多少用户在之后的阶段继续使用该应用。了解用户留存率，可以帮助我们优化用户体验和提高客户价值。
## 二、整体流程
在进行用户留存率分析之前，我们首先需要明确如何从数据源中提取数据并进行计算。以下是实现用户留存率的基本步骤：
| 步骤 | 描述
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
在数据分析的领域中，留存率是衡量用户行为及产品粘性的重要指标。特别是在大数据环境下，使用 Hive SQL 可以高效地计算留存率。本文将详细介绍如何使用 Hive SQL 求留存率的具体过程。
### 环境准备
在开始之前，需要确保在本地或服务器上安装有 Hadoop 和 Hive。推荐的安装步骤如下：
**依赖安装指南：**
1. 安装 Java Development Kit (JDK)
目录一、留存率(数据待补)二、计算中位数、平均数、众数三、请求出sales_record表中连续三天有销售记录的店铺四、连续打卡五、累加问题 求年累加值，总累加值一、留存率(数据待补)研究app的活跃情况，需统计某日活跃用户uid在后续一周内的留存情况（计算次留、三留、七留） 指标定义： 某日活跃用户数：某日活跃去重用户数 &nb
留存率是用户在某段时间内开始使用网站/应用（一般定义是注册），一段时间后，仍然使用的人被认作是留存用户。留存率计算：留存率=登录用户数/新增用户数*100% 一般会计算如次日留存，三日留存，七日，30日等等面试题： 手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一，下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据用户 id：用户唯一标识； 应用名称：是手机中的某个应用，例如相机、微信、大众点评等。 启动时长
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2023-11-03 11:31:58
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如何实现HiveSQL七日留存率
在进行HiveSQL七日留存率的计算之前，我们首先需要明确整个流程，以及每一步需要做什么。下面是我给你总结的流程表格：
| 步骤 | 动作 | HiveSQL代码 | 代码解释 |
| --- | --- | --- | --- |
| 步骤一 | 创建用户行为表 | CREATE TABLE user_behavior (user_id STRING, ac
原创
2023-12-24 09:10:57
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# 实现HiveSQL计算7日留存率指南
## 一、流程概述
为了计算7日留存率，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建临时表，存储用户登录信息 |
| 步骤二 | 计算用户7日前登录的日期 |
| 步骤三 | 计算7日留存率 |
## 二、具体步骤及代码实现
### 步骤一：创建临时表，存储用户登录信息
首先，我们需要创建一个
原创
2024-03-26 05:45:23
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最近我们要根据 平时的 投放日志 统计出 每天的 活跃用户，留存 等指标，为此我进行了细致的调研。我们的留存规则如下： 对于第1天的新增用户，如果第i 天，该用户有访问行为，则认为该用户为留存用户。 为此，我们简化为如下3张表的一个统计需求。日志表，全量用户表，每天去重用户表 表结构介绍： 这几张表的字段如下： 日志表日志表主要有以下几个字段：i
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2023-10-08 08:15:55
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1、牛客每天有很多人登录，请你统计一下牛客新登录用户的次日成功的留存率， 有一个登录(login)记录表 请你写出一个sql语句查询新登录用户次日成功的留存率，即第1天登陆之后，第2天再次登陆的概率,保存小数点后面3位(3位之后的四舍五入)select round(count(distinct user_id)*1.0/
(select count(distinct us
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2024-09-08 18:51:06
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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
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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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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背景 APP分析中经常用到AARRR模型（海盗模型）用来分析APP的现状，其中一个重要节点就是提高留存（Acquisition），而留存率这个指标在这个阶段可以说是核心指标也不为过。那如何用SQL计算留存率呢？留存率计算方法 假如今天新增了100名用户，第二天登陆了50名，则次日留存率为50/100=50%，第三天登录了30名，则第二日留存率为30/100=30%,以此类推。 用SQL的计算思路用
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2023-10-17 13:20:09
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最近一个时期和很多的人进行了交流，收获了不少，也思考了不少，如今我们都能得到数据，如今我们也都能按照所谓的定义和框架分析问题，只是我觉得有时候不必要一定要一直站在框架内去分析一些问题，进步和前进的力量来自于质疑，并进行革新和再创造。留存率这个数据指标不记得从何时起变得那么重要，重要到研发上把它作为游戏好坏的一个标准，运营商（平台）作为了一个准入的钥匙，是否值得继续下去。有时候觉得粗暴，甚至无知了有
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2023-11-01 14:51:32
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最近一个时期和很多的人进行了交流，收获了不少，也思考了不少，如今我们都能得到数据，如今我们也都能按照所谓的定义和框架分析问题，只是我觉得有时候不必要一定要一直站在框架内去分析一些问题，进步和前进的力量来自于质疑，并进行革新和再创造。留存率这个数据指标不记得从何时起变得那么重要，重要到研发上把它作为游戏好坏的一个标准，运营商（平台）作为了一个准入的钥匙，是否值得继续下去。有时候觉得粗暴，甚至无知了有
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2023-08-23 10:04:17
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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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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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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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