一、背景 留存率:是用戶分析的核心指標之一。它也是經典的AARRR模型(海盜模型)中就有一個重要節點——留存(Acquisition)。留存率的計算也是用戶分析模型的計算基礎,那么如何在數據庫中用SQL實現呢? 二、什么是留存率? 常見的留存率有次日留存、三日留存、7日留存、14日 ...
在表中添加一個新字段,留存狀態。每天默認狀態是全部的留存。第二天更新數據既更新填充第二天的數據,也更新前一天的數據,會更新前一天數據中的留存狀態。如果前一天的人不在第二天的數據里,那么前一天的人的留存狀態即為無留存。 七日留存也類似這種方法操作。 ...
2019-08-22 09:34 0 527 推薦指數:
一、背景 留存率:是用戶分析的核心指標之一。它也是經典的AARRR模型(海盜模型)中就有一個重要節點——留存(Acquisition)。留存率的計算也是用戶分析模型的計算基礎,那么如何在數據庫中用SQL實現呢? 二、什么是留存率? 常見的留存率有次日留存、三日留存、7日留存、14日 ...
。 事件描述 統計發現某三日的次日留存率較之前和之后下降了50%,但是在DAU整體趨勢上沒有顯示的變化。 ...
上次簡單的說了一下SPSS下使用兩步聚類分析的大致過程,今天簡單說說在Clementine下怎么進行聚類分析,方法同樣是兩步聚類。 之前說過聚類分析是無指導的,揭示的輸入字段集的模式,不是一種預測。 ...
# 背景 產品上線后,出於運營的需要,我們要對用戶進行跟蹤,分析用戶數據。本文要介紹的是如何統計用戶新增數、活躍數和留存率,時間跨度是天,即統計每日新增(DNU),日活(DAU)和某日新增的一批用戶在接下來的一段時間內每天活躍的百分比。 # 使用范圍 本方案適用於用戶量不太大(日活在 ...
關於留存率的SQL語句,之前看到猴子分析那里給過一個思路,是用timestampdiff函數來求,而且有一個模板,可以統一求次日留存率、三日留存率、七日留存率之類的,但是在牛客網刷題也遇到一些留存率分析的題目,發現試圖套模板出了問題,因此這里梳理總結一下思路。 先看數據如下:表:login,字段 ...
1、數據源 這是個母嬰產品的購買流水數據 2、數據處理 字段拆分、創建購買點會員生命周期 3、分析不同省份的留存率情況 根據第12個月的留存率對省市進行分組 實際業務中也可以通過類似的方法對用戶年齡組/不同渠道進行高中低留存率的分組 4、對品類的細分 ...
。 次日留存率 首次登陸后第二天登錄游戲用戶/統計日的注冊用 ...
搜索用戶留存曲線,偶然在知乎上發現了比較好看的圖,原地址 圖1:留存並不好 圖2:正常的留存圖 我利用公司數據自己做出來的圖,當然還可以在其基礎上進行優化: 其中 newData2為: start_time month count 1 O_2017_06 1 612 ...