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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# Python 留存率拟合
留存率（Retention Rate）是评估用户在特定时间段内继续使用某产品或服务的比例。在企业、软件开发和数据分析中，留存率是非常重要的指标，因为它直接与用户满意度、产品质量及营业收入相关。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 进行留存率的拟合分析，并展示一些代码示例。
## 1. 数据预处理
在进行留存率分析之前，首先需要获取用户留存的数据。通常我们会
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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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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# 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
# Python求留存率的实现
## 1. 流程概述
为了实现Python求留存率的功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备：获取用户的安装日期和每日活跃用户数 |
| 2 | 数据处理：计算每日的留存率 |
| 3 | 数据可视化：使用饼状图展示留存率的分布 |
接下来，我们将详细介绍每一步的具体操作和所需的代码。
#
原创
2023-11-13 10:34:08
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1.用户数据指标大体可以分为：日新增用户，活跃率和留存率日新增用户：即某一产品单人增加的用户数量活跃率：可以分为日活跃，周活跃和月活跃。其中活跃率=活跃用户/总用户，日周月对应时间节点留存率：新用户在之后使用的数量占新用户的比重。可分为1日l留存率，3日留存率，7日留存率和30日留存率。2.行为数据指标：PV、UV、转化率、转发率和K因子PV：访问次数，一个网页一天内被访问的次数UV：访问人数，一
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2023-08-21 09:46:15
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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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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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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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1.前言Hi大家好，因为工作的原因最近更新有些慢，在此借这篇文章也给大家梳理一下后续的一些更新规划，整体来说主要规划了以下三个方向：工具侧：主要是Python、SQL的一些技巧，在工作中有时候会感觉自己对这方面的使用还是有一些粗糙，效率还不够高，最近也在进行一些自我复盘，所以说这里的话会结合我在工作中遇到的一些问题去给大家分享一些技巧。知识侧：主要是统计学、机器学习相关分析侧：A/B Test、一
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2023-12-20 05:44:32
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一、背景留存率：是用户分析的核心指标之一。它也是经典的AARRR模型（海盗模型）中就有一个重要节点——留存（Acquisition）。留存率的计算也是用户分析模型的计算基础，那么如何在数据库中用SQL实现呢？ 二、什么是留存率？常见的留存率有次日留存、三日留存、7日留存、14日留存、30日留存、90日留存等等，不同产品用户行为的频率是有差别的，留存率的设定也应该视不同产品而定，
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2023-10-12 16:23:06
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# 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 |
|------|------
# 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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# MongoDB 留存率实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现 "MongoDB 留存率"。MongoDB是一个非常流行的文档数据库，它提供了强大的查询和聚合功能，能够满足我们计算留存率的需求。
在本文中，我们将使用以下步骤来实现MongoDB留存率：
1. 创建一个MongoDB集合来存储用户行为数据
2. 查询用户的初始行为
3. 查询用户在一段时间后的行为
原创
2023-11-16 14:41:41
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## Python如何计算留存率
留存率是指在一段时间内，用户在经历了某个特定事件后仍然保持活跃的比例。在许多行业中，留存率是衡量产品或服务质量的重要指标之一。例如，在旅游行业中，留存率可以用来衡量游客对旅行目的地的满意度和忠诚度。
在本文中，我们将使用Python来计算留存率，并解决一个实际问题：如何计算某个旅行目的地的留存率。
假设我们有一个旅行社，它提供了一个旅行目的地推荐系统。每个用
原创
2023-12-28 07:21:14
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# 留存率预测模型实现指南
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python构建一个留存率预测模型。留存率是衡量用户持续使用产品的关键指标，对企业的发展有重要影响。我们将详细介绍整个流程，并提供代码示例，帮助你一步步实现这个模型。
## 流程概述
在构建留存率预测模型之前，我们需要遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
| 2
原创
2024-10-12 04:45:07
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