2A3R-提高留存一、留存与流式1、真正的用户增长是增长与流失的差值，留住已有用户胜过拓展新的客户，“一鸟在手，胜过双鸟在林”。2、用户流失的原因存在程序漏洞、性能瓶颈；用户被频繁骚扰；话题产品的热度退减；有更好的替代品；其他因素：如游戏通关、设备遗失、需求不再存在、产品生命周期终结等。3、留存率的衡量次日留存率：可第一时间发现产品新版本的品质变动和渠道优劣；7日留存（周留存）率：可反映出用户完成
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2024-10-12 08:07:45
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客户留存率是衡量客户价值经常用的指标，可以反映客户的活跃程度，在互联网企业，尤其是现在手机端流量已经超过PC端流量，在安卓和IOS设备上在线时长的数据，电商APP产品的下单频次都可以反映客户的活跃情况。当月的新开发客户和重新激活客户。 这里我们定义规则是当月下单过的客户为活跃客户，激活客户为在本月下单，上次下单距离本月下单时间超过30天(今天改了2次代码和客户运营同事沟通知道他们以这个间隔
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
留存率，越来越受到大家的关注，从网站用户到客户端产品，游戏产品，无线APP产品， 都非常重视这一指标，留存率成为衡量一个产品是否健康成长的重要指标之一。 留存率的“40–20–10”规则 Facebook平台流传出留存率“40–20–10”规则，规则中的数字表示的是次日留存率、第7日留存率和
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2024-05-05 11:05:15
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# 如何使用MySQL计算3日内和7日内留存率
在用户分析中，留存率是一个重要的指标。通过计算用户在注册后的3日内和7日内的留存状态，我们可以评估产品的吸引力和用户的活跃情况。本文将指导你如何使用MySQL数据库实现3日内和7日内留存率的计算。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
一、留存与流失 用户流失的原因 1.存在程序漏洞、性能瓶颈 2.用户被频繁骚扰 3.话题产品的热度减退 4.有更好的替代品 5.其他因素：游戏通关、设备遗失、需求不再存在、产品生命周期终结等。 留存率的衡量 次日留存率：第一时间发现新版本的品质变动和渠道优劣 7日留存可反映用户一个完整体验周期后的去留状况 30日留存：反映出一次版本迭代后的稳定性，辅助判断产品的演进
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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# 实现Hive查询7日留存的步骤
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建临时表存储当日用户信息 |
| 2 | 创建临时表存储前7日用户信息 |
| 3 | 使用LEFT JOIN查询7日留存 |
## 操作步骤
### 步骤1: 创建临时表存储当日用户信息
```markdown
-- 创建当日用户信息临时表
CREATE TABLE te
原创
2024-04-01 04:08:29
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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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如题，求首次曝光用户数和用户留存数，表t_stay有两个字段，分别是用户id和曝光时间，有曝光就会生成一条纪录。表中存的是历史所有的数据。需求是得到如下表格的结果：首次曝光人数，是在dt这一天，是用户在历史中的首次曝光。次1日留存人数，是dt这天首次曝光的这些人，在次1日有多少留存人数。注意t_stay是历史所有数据、我们想要看的数据的时间范围是2020-01-01到2020-01-30，也就是说
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2024-10-06 14:47:52
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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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## 7日留存率计算方案
### 一、引言
在用户增长和产品优化中，留存率是一个重要的指标。7日留存率尤其关键，因为它可以帮助企业快速评估用户体验及产品吸引力。本文将关注如何利用SQL和Hive来计算7日留存率，并提供具体的解决方案及代码示例。
### 二、7日留存率定义
7日留存率是指在一段时间内注册用户中，在注册后7天内再次登录的用户比例。具体公式可以表示为：
\[
\text{7日
原创
2024-09-08 04:40:50
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有时为了查看用户的质量，次日留存，1周内的日留存，周留存率都是用得比较多的统计指标
原创
2022-09-28 16:46:45
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Mysql查询用户留存/留存率语法
计算某日的客户在第n日再次出现的概率--用户n日留存率。计算某日的客户在某个时间段内再次出现的概率--用户n日内留存率。计算某日新增的用户在第n日再次出现的概率--新用户n日留存率。计算某日新增的用户在某个时间段内再次出现的概率--新用户n日内留存率。1.用户n日留存/留存率计算某日的客户在第n日再次出现的概率--用户n日留存率。表名:订单总表;字段:客户编号
原创
2023-06-02 10:20:52
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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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MYSQL题解牛客第70题： 查询每个日期新用户的次日留存率，结果保留小数点后面3位数(3位之后的四舍五入)，并且查询结果按照日期升序排序；select date,ifnull(round
( (sum(case when (user_id,date)in(
select user_id,date_add(date,interval -1 day)
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2024-09-30 23:36:51
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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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正文 没错，我的工种就是属于那种史上被人吐槽为最没技术含量、最打杂的工种——数据仓库开发工程师。即使这样，我们也没有放弃理想啊，每天都在思考怎么把工作做的更好，即使打杂，也要打的优雅~~今天分享一个用户留存模型的设计1、抛出问题用户留存是用户分析中最常用到的指标之一。我们常常接到这样的需求：~我们要看1天、2天、3天、4天 … 7天的留存~~我们要看1天、2天、3天、4天 … 28天的留存~还
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2024-09-12 14:14:53
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一、问题：留存率计算（SQL） 字段及表说明： 表名：user_log 字段名： log_day:登录日期 device_id:用户设备id app_id:用户app的id，其中device_id和app_id确定唯一的用户1.1计算某日留存率（次日、3日、7日、30日）--计算次日、3日、7日、30日留存率
select a.log_day 首次登录日期,
count(user_id_d1)/c
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2023-07-13 15:50:00
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## 在Hive SQL中写7日内留存的实现
### 引言
在数据分析与产品评估中，用户留存率是一个重要的指标，通常用于衡量应用程序或平台的用户粘性。7日留存率则是指用户在首次使用应用程序后的第7天仍然活跃的比例。本文将揭示如何在Hivesql中实现7日内留存的计算，并提供清晰的代码示例。
### 数据准备
在开始之前，我们需要准备好用户数据，通常包括以下几个字段：
- `user_id
