本文介绍了如何使用SQL进行数据分析，特别是计算连续登陆和离线的天数。通过步骤分析，展示了如何处理时间序列数据，确定用户最大连续登陆和离线天数。同时，给出了在特定条件（如连续登陆3天或离线7天以上）下的用户筛选方法。
分析思路
最近用SQL做数据分析，发现重要的不是怎么使用工具，而是怎样利用好原始数据，得到想要的分析内容。
在SQL中，面对一列时间，应该没有函数可以直接计算行与行之间的时间差。（以我目前浅显的函数库储备来看没有）
当我们面对一个求连续时间差的需求时，可以利用排序函数、分组函数等，得出分组下所有行的时间差。
对应的方案，也可以用于数值类的列差。
案例
有3个用户，登录表（login）的数据如下，求：
1. 每个用户的最大连续登陆天数
2. 每个用户的最大连续离线天数
3. 假设6月内连续登陆3天算活跃，找出6月有多少个活跃用户
4. 假设连续离线7天以上算流失，找出多少个用户流失后再登陆
| id | date |
|---|---|
| 1 | 2023-06-01 |
| 1 | 2023-06-01 |
| 1 | 2023-06-02 |
| 1 | 2023-06-03 |
| 1 | 2023-06-07 |
| 1 | 2023-07-01 |
| 2 | 2023-06-15 |
| 2 | 2023-06-16 |
| 3 | 2023-06-21 |
| 3 | 2023-06-23 |
| 3 | 2023-06-24 |
| 3 | 2023-06-25 |
求连续登陆天数
本思路参考链接: SQL求连续时间问题
-----step1. 将用户登陆日期去重
select distinct id, date from login
-----step2. 将用户登陆日期，按照ID分组，登陆日期从小到大排序，我这里用的是开窗函数row_number()，可以参考站内大神的教程
with temp1 as (select distinct id, date from login)
select id, date, row_number()
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
