计算用户的平均次日留存率（sql练习）

最新推荐文章于 2024-10-05 13:59:26 发布

原创

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#sql #数据库

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_detail

id	device_id	quest_id	result	date
1	2138	111	wrong	2021-05-03
2	3214	112	wrong	2021-05-09
3	3214	113	wrong	2021-06-15
4	6543	111	right	2021-08-13
5	2315	115	right	2021-08-13
6	2315	116	right	2021-08-14
7	2315	117	wrong	2021-08-15
……

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描述题目：现在运营想要了解2021年8月份所有练习过题目的总用户数和练习过题目的总次数，请取出相应结果示例：question_practice_detail id device_id question_id result date 1 2138 111 wrong 2021-05-03 2 3214 112 wrong 2021-05-09 3 3214 113 wrong 2021.

校招算法笔面试 | SQL笔试面试编程题-计算用户的平均次日留存率

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计算用户的平均次日留存率 关键字和函数关键词 distinct 用于返回唯一不同的值。 DATE_ADD() 函数向日期添加指定的时间间隔。问题描述题目：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。根据示例，你的查询应返回以下结果：示例 drop table if exists `user_profile`; drop table if exists `question_practice_detail`; drop table if exists `q

SQL29 计算用户的平均次日留存率

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牛客网打卡：SQL29 计算用户的平均次日留存率 解题思路题目给出的意思：不考虑用户的答题情况，只考虑是否答题了也就是选出两张表，第一张是当天的答题情况，第二张是第二天的情况时刻理解新的虚拟表和使用的虚拟表的区别和对比使用left join 或者其他的连接方式后已经更改了原有的结构了如果在外层使用原有的表名，对字段进行索引，得到的是连接表后更改以后的表的数据 select count(t2.device_id) / count(t1.device_id) avg_cnt fro

SQL面试题练习 —— 计算次日留存率

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现有用户登录记录表，已经按照用户日期进行去重处理。以用户登录的最早日期作为新增日期，请计算次日留存率是多少。

115，[经典面试题--留存率计算]SQL训练之，力扣，1097. 游戏玩法分析 V

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MySql 练习- 留存率计算

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最近开始每天抽空刷几道MySQL的题，还是要多实战练练，不然容易忘。思路分析3：计算留存率，其实就是count(device_id(1))/count(device_id)left join的on里加的and，左表的数据一直会在，右表里，不符合条件的部分会直接为null。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。思路分析2：结合题目只要次日留存率，其实就是date(1)要比date往后延。left join的on里加的where，是对两表结合后的结果做筛选；...

sql（增删查改）、聚合函数、分组、聚合函数的判断

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牛客网打卡：SQL28 计算用户8月每天的练题数量代码 -- 使用year函数，month函数，进行条件设置、 select day(date) day,count(*) question_cnt from question_practice_detail where year(date)=2021 and month(date)=08 group by day 首先熟悉时间的函数 year 取出年 month 取出月 day 取出日或者使用like函数，进行匹配 like '202

sql 查询--计算用户会在第二天登录的平均概率

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sql查询（小白之家）--计算用户会在第二天登录的平均概率

Mysql刷题题解_多表联查_取出用户在某天刷题后再来刷题的平均概率

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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_detail id device_id quest_id result date 1 2138 111 wrong 2021-05-03 2 3214 112 wrong 2021-05-09 3 3214 113 wrong 2021-06-15 4 6543 111 right 2021-08-13 5 2315 115 right 20

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示例： question_practice_detail。，请取出相应数据，并按照准确率升序输出。示例： question_detail。示例： user_profile。题目：现在运营想要了解。

求用户的平均次日留存率

weixin_44437669的博客

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一.在scott模式下，查询scott模式拥有的数据表。 select * from tab; 二.以下检索均在scott模式下 1.查询dept和salgrade表的所有记录。 select * from dept; select * from salgrade; 2.查询emp表中员工编号，员工名称和职位列。 select empno,ename,job fr

【学习】日期函数：5、计算用户的平均次日留存率

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题目：作为牛客网的数据分析师，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。请取出相应数据。 date_sub(expr1,expr2)：从日期减去指定的时间间隔。 expr1为需要计算的字段名，expr2为需要计算的值，如interval 1 day；因为表格中用户ID可能存在重复，所以在表格自连接之前先对字段去重筛选，即 select distinct device_id，date from 表格，之后再进行自连接；题中计算的为留存率，即次日的用户数/今日的用户数，因此需用到左自连接

sql计算平均次日留存率

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### 如何用SQL计算用户的平均次日留存率 为了计算用户的平均次日留存率，可以采用多种方法实现。以下是基于提供的引用内容以及 SQL 的常见实践来完成这一目标。 #### 方法一：利用 `LEAD` 函数通过窗口函数 `LEAD` 来获取同一用户下一次登录的时间，并判断两次登录时间差是否为 1 天。具体代码如下： ```sql with t1 as ( select distinct device_id, date -- 去重以防止单日内多次答题的情况 from question_practice_detail ), t2 as ( select device_id, date as date1, lead(date) over(partition by device_id order by date) as date2 -- 获取下一个登录日期 from t1 ) select avg(if(datediff(date2, date1) = 1, 1, 0)) as avg_ret -- 判断是否存在次日留存并求均值 from t2; ``` 此方法的核心在于使用 `LEAD` 函数找到每个用户的相邻登录记录，并通过 `DATEDIFF` 函数检测两者之间的间隔是否为 1 天[^3]。 --- #### 方法二：自连接查询另一种方式是通过对表进行自连接，匹配同一位用户在不同日期的行为，并筛选出满足次日条件的数据。代码如下： ```sql select count(q2.device_id) / count(q1.device_id) as avg_ret -- 次日留存数除以总人数 from ( select distinct device_id, date -- 用户首次行为的去重数据 from question_practice_detail ) as q1 left join ( select distinct device_id, date -- 用户后续行为的去重数据 from question_practice_detail ) as q2 on q1.device_id = q2.device_id and datediff(q1.date, q2.date) = 1; -- 筛选次日行为 ``` 这种方法的关键是对原始表执行两步去重处理，分别代表当天和次日的行为，再通过 `DATEDIFF` 进行过滤[^4]。 --- #### 方法三：日期偏移法还可以通过将所有登录日期减去一天的方式构建一个新的虚拟表，从而简化次日留存的匹配逻辑。代码如下： ```sql -- 构建一个新表，其中日期被提前了一天 with b as ( select distinct device_id, date_sub(date, interval 1 day) as prev_date from question_practice_detail ) -- 统计有多少设备 ID 存在于原表和偏移后的表中 select count(b.device_id) / count(distinct a.device_id) as avg_ret from question_practice_detail a join b on a.device_id = b.device_id and a.date = b.prev_date; ``` 这种方式的优点在于无需复杂的窗口函数或嵌套子查询即可完成需求[^2]。 --- ### 总结以上三种方法均可有效解决用户的平均次日留存率问题。推荐优先考虑 **方法一** 和 **方法二**，因为它们更直观且易于维护；而 **方法三** 虽然简洁但可能不易理解其背后的逻辑。 ---