# 如何实现 MySQL 每日留存率分析
每日留存率是指用户在某一天进行活动后，后续在几天内再次回归的比例。这对于评估产品的用户粘性至关重要。本文将逐步指导你如何在 MySQL 中实现每日留存率的计算。以下是实现的简要流程：
## 实现流程
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|--------|-------
0x00 前言 最近又遇到了很多小伙伴在群里问画像数据的存储问题，这里分享一下之前写的一篇文章，给大家参考现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个：如何解决频繁新增和删除标签的场景如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题 0x01 数据模型设计 从个人角度来讲，在大数据领域接触比较多的的存储引擎有这几个：Hive（Hdfs）、Hbase、ES。这
转载
2023-11-27 11:24:35
50阅读
1、mysql日志管理 日志文件在数据库进行备份和恢复时起到了很重要的作用常用的日志文件默认保存在 /usr/local/mysql/data 目录下可在 /etc/my.cnf 配置文件中的 [mysqld] 中进行日志的路径修改、开启、关闭等操作日志类型与作用：1、redo 重做日志：达到事务一致性（每次重启会重做）作用：确保日志的持久性，防止在发生故障，脏页未写入磁盘。重启数据库会
转载
2023-09-27 15:37:52
1393阅读
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
转载
2023-11-09 16:10:50
107阅读
# 如何实现 MySQL 留存分析
在企业数据分析中，用户留存是一个重要的指标。通过MySQL数据库存储和分析用户留存数据，我们可以获得用户行为的深刻见解。本文将指导一位刚入行的小白如何实现MySQL的留存分析，包括步骤和相应的代码。
## 整个流程概述
实现MySQL留存的步骤可以概括为以下几个环节：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建用户表和
原创
2024-10-25 05:43:48
25阅读
描述用户行为日志表tb_user_logiduidartical_idin_timeout_timesign_cin110102021-11-01 10:00:002021-11-01 10:00:421210290012021-11-01 10:00:002021-11-01 10:00:090310390012021-11-01 10:00:012021-11-01 10:01:5004101
转载
2024-07-06 21:10:05
17阅读
一、留存率问题 次日留存率：第二天有访问行为的留存用户/注册当天的新客总数。 第3日留存率：第3天内内访问的留存用户/注册当天的新客户总数。
转载
2023-09-23 12:51:50
266阅读
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
转载
2023-08-03 21:26:52
241阅读
# 留存分析与MySQL：理解用户行为的关键
留存分析（Retention Analysis）是产品经理和数据分析师常用的分析方法，它能帮助我们理解用户的使用习惯和产品的吸引力。通过分析用户在特定时间段内是否持续使用产品，我们可以评估产品的表现和客户的忠诚度。这篇文章将深入探讨留存分析在MySQL中的实现，并提供相关代码示例。
## 什么是留存分析？
留存分析主要是为了回答以下几个问题：
1
原创
2024-09-11 03:58:37
82阅读
# 留存率MySQL科普
在数据库管理中，留存率是指某个用户在某个时间段后依然继续使用应用或服务的概率。留存率是衡量用户忠诚度和粘性的重要指标，对于企业了解用户行为、改进产品和服务、提高用户满意度具有重要意义。在MySQL数据库中，可以通过查询和分析用户数据来计算留存率。
## 留存率计算方法
留存率的计算通常以日留存、周留存、月留存为主要指标。日留存率计算公式如下：
```
日留存率 =
原创
2024-04-30 06:01:52
175阅读
做企业级报表的人经常会遇到留存率的概念。对于不同的项目，留存率的概念也会有所不同。针对我所在的手机应用、手机游戏方向的用户留存率统计，在此做一些简要的说明。
用户留存率这个概念在网上没有搜到其具体的定义，在此仅对我公司的计算模式进行简要整理：用户留存率是只某一基础用户群在特定的一段时间内使用某一应用（游戏）的比率。需要注意两个概念：
1、基础用户群
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
转载
2024-10-12 08:07:45
17阅读
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
转载
2023-10-19 16:13:45
273阅读
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，
转载
2024-04-12 12:29:00
104阅读
# 实现用户留存的Mysql教程
## 一、整体流程
在实现用户留存的Mysql功能时，需要经历以下步骤：
```mermaid
gantt
title 用户留存mysql实现流程
section 设计数据库表
设计数据库表 :done, des1, 2022-01-01, 1d
section 插入用户数据
原创
2024-04-30 07:47:19
68阅读
在构建和运营数据库管理系统时，尤其是 MySQL 之类的关系数据库，活跃留存成为一个重要的指标，它直接反映了系统的性能和用户的使用体验。针对 MySQL 实现活跃留存的领域，我们将从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面进行深入分析和探讨。
### 环境准备
首先，我们需要确保有合适的环境来运行 MySQL。以下是不同平台下 MySQL 的依赖安装指南。
```ba
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
转载
2023-12-07 02:11:59
110阅读
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
转载
2023-08-23 10:04:17
68阅读
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;
转载
2023-08-11 16:30:48
130阅读
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
转载
2023-05-31 15:42:06
393阅读
