🤔题目要求计算用户在某天刷题后第二天再来刷题的概率。📌次日留存概念: 1️⃣ 同一用户在单日中无论多少次访问该网站,刷过多少道题,均视为一次访问。 2️⃣ 同一用户在前一日已经访问过该网站的情况,在后一日又访问了该网站,被视为次日留存。 3️⃣ 次日留存率 = 次日留存用户 / 总访问用户...
次日留存率计算公式 留存率=登录用户数/新增用户数*100%(一般统计周期为天) 新增用户数:在某个时间段(一般为第一整天)新登录应用的用户数; 登录用户数:登录应用后至当前时间,至少登录过一次的用户数; 次日留存率:(当天新增的用户中,在往后的第1天还登录的用户数)/第一天新增总用户数; 第2日留存率:(第一天...
如:右表date-左表date=1即该用户在以左表date为基准的基础上,在第二天依旧有活跃,也就是我们所说的次日留存 分别得到需要的多日留存即可 本次讲解将基于mysql的视图功能依次实现 第一步: CREATE VIEW retention1 AS SELECT uid, date FROM temp GROUP BY uid,date 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 第二...
我使用concat()与round()函数进行了简单的加工 concat(round(SUM(DATEDIFF(login_time, reg_time) = 1) / COUNT(DISTINCT user_info.user_id) * 100, 1), '%') AS '次日留存率', concat(round(SUM(DATEDIFF(login_time, reg_time) = 7) / COUNT(DISTINCT user_info.user_id) * 100, 0), '%'...
每日访问记录如图所示,求次日留存率,有两种方法解题,感觉表连接的方法更简单一点。 方法1:就是先找同一用户id下一次访问的日期next_date(用lead函数)——判断next_date和visit_date的日期间隔是否为1(用datediff函数)——如果间隔为1,那么这个用户次日就是留存下来的——次日留存率就是已知10个用户第一天访问了,10...
首先对用户留存率进行定义:设指定起始日期访问某一内容的用户有m个,过了n天后,这m个用户里仍然有k个访问该内容,则n天用户留存率为k/m。 举个例子,留存起始日期为1月1日,新增用户200人;第2天,1月2日,这200人里面有100人活跃,则次日留存率为:100/200=50%;第3天,1月3日,这200名新增用户里面有80人活跃...
因为使用的是q1左级联q2,所以q1的所有信息是显示的;而q2中只显示留存的信息,否则为null。 最后,分别统计q1.device_id 和 q2.device_id 作去重后的所有条目数和去重后的次日留存条目数,即可算出次日留存率。 具体实现 SELECT COUNT(q2.device_id) / COUNT(q1.device_id) AS avg_ret FROM (SELECT DISTINCT ...
1,主要是次日留存率的概念问题,留存率是指客户在第一天登录的基础上第二天继续登录使用,所以第一天用户登录的数量(分母)不应该是distinct(用户id)的数量,应该是count(用户+登录时间)的数量,举例:用户id=1,在1号和15号登录使用,第二天的留存应该是以1号和15号的数量作为分母,然后看看是否有2号和16号登录的情况...
思路:平均次日留存率=次日留存用户数/对应的当日用户数第一,对现有关系数据表的列进行拆解重构,目的是实现当日用户与次日用户的对应匹配,通过对question_practice_detail表利用from ...left outer join ... on ...建立自联结,这里重点指出通过on q1.device_id=q2.device_id and datediff(q2.date,q1.date)=1实...
接着来看“生命周期第N天上线率”的定义: 统计时间区间内,所有用户在游戏生命周期第N天登录的用户数占所有用户的比例。 解决问题: 次日留存率能解决的问题,该指标都沾些边。但该指标的主要用途还是在评价某些游戏运营过程中设置的“连续登陆送奖励”等类似策略的有效性。