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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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。
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2023-09-23 12:51:50
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在今天的快速发展中，用户留存率已成为评估在线平台成功的关键指标之一。在数据库中有效地计算用户留存率尤其重要，因为它直接影响了企业的运营策略和产品发展。本文将通过MySQL SQL来计算用户留存率的问题进行深入探讨。
我们首先需要理解留存率的计算方式。留存率通常被定义为在特定时间段内，仍然活跃的用户数量与初始用户数量的比率。具体来说，用户留存可以通过以下公式计算：
\[
\text{用户留存率}
留存率是用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况的统计指标，其具体含义为在统计周期（周/月）内，每日活跃用户数在第N日仍启动该App的用户数占比的平均值。其中N通常取2、4、8、15、31，分别对应次日留存率、三日留存率、周留存率、半月留存率和月留存率。留存率常用于反映用户粘性，当N取值越大、留存率越高时，用户粘性越高。公式新增用户留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*100%（一般统计周
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2023-10-28 14:44:07
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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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# 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
# Python用户留存率：分析与实现
## 引言
用户留存率是衡量一款产品或服务质量的重要指标，尤其是在移动应用、SaaS（软件服务）和游戏等行业。留存率可以直观地反映用户对产品的满意度与忠诚度。在这篇文章中，我们将讨论用户留存率的定义以及如何通过Python进行数据分析和可视化。
## 什么是用户留存率？
用户留存率通常指在一定时间内，继续使用某项产品或服务的用户比例。留存率是评估用户
在本文中，我将分享如何解决“Java用户留存率”问题的过程。在现代互联网环境中，用户留存率直接关系到产品的成功与否，因此理解和优化这一指标是极其重要的。
## 协议背景
### 时间轴
在分析Java用户留存率问题时，首先需要明确整个过程的时间线。以下是关键时间节点及其描述：
```mermaid
timeline
title Java用户留存率分析时间轴
2022-01:
mysql查询用户留存语法（用户留存和用户留存率问题）
原创
2023-06-01 16:25:03
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# 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
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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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# 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 |
|------|-------
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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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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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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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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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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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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