留存分析

最新推荐文章于 2024-12-02 19:20:20 发布
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#留存

之前做了留存和周月的数据定时

定时任务应该都会

留存的话有个坑

比如说7日留存 那么我们的数据日期应该-7 

但是最近用到7日的交易

惯性思维直接-7 第二天发现数据不对

才想到 是7日内的数据 应该-6

 

SQL面试题——留存分析
11-13 8695
理解留存的定义以及是怎么算的注意区别新用户的留存和老用户/活跃用户的留存。
数仓建设实践——用户留存分析专题模型设计
爱吃辣条的博客
07-24 1626
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留存分析模型
实践求真知
02-03 5166
一什么是留存分析模型 用来了解不同类型的用户的参与量以及活跃程度的分析模型，涉及核心业务流程以及运营活动。 参与量：观察不同时间点或不同时间段中，用户的参与数量。 活跃程度：关注单位群体在平台中的“依赖”程度。 核心业务流程：产品“主线”。 运营活动：以平台为基础，发起的伴有不同目的的组织形式。 二留存分析模型的价值 通过留存分析模型分析产品对用户的粘性，是评价产品对用户是否有价值的重要依据。 1基础效用 评估产品挽留用户能力（粘性） 2诊断能力 检验业务逻辑中的症结所在 3...
如何分析留存率？（案例：留存率堆积直方图+留存率下降分析）
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前言：本文内容以游戏产品为基础进行讲解，内容为以下4部分： 1. 留存率的定义、3个阶段、3个要素理解（案例：留存率堆积直方图） 2. 如何分析留存率（案例：如何分析留存率下降） 3.如何优化留存率 4.什么是付费留存、留存作弊 留存率的定义、3个阶段、3个要素理解（案例：留存率堆积直方图） 定义：第i天的留存率=第i天留存用户\第i天新增用户 定义时需要注意的点： 1. 讨论的留存率是否是分批次（分天）； 2. 计算的时间点要充分定义； 3. 用户群要充分定义； 留存率也可以分2类来...
数据分析方法论（一）留存分析
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遇到这类问题首先需要确定的是整体用户的留存异常还是个别群体用户的留存异常，如果是整体用户的留存异常，我们需要分析我们的产品是否发生异常，可以通过用户的行为路径确定异常产品位置；部分有过从业经验的朋友应该知道，产品的自然新增用户是比较少的，如果我们仅靠产品自然用户增长，那么必然我们的活跃用户量级会非常小，虽然能够获得收益，但是这部分收益很可能养不起我们的公司；所谓沉没成本就是已经发生的不可回收的成本，比如金钱、时间、精力等，他会影响人们的当前决策，人做决策时候不仅仅看当前的利益，也关注以前的付出成本。
数据分析之留存分析模型
m0_73719108的博客
12-21 690
留存分析模型
留存数据分析
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
tableau会员留存分析
04-27
"会员留存分析.csv" 是一个针对Tableau软件设计的资源文件，它包含了用于分析会员留存率的数据。该文件可能包含了会员的基本信息、加入时间、退出时间等，以及可能影响留存的相关指标。 ### 适用人群 - 数据分析师 ...
留存分析方法+案例+参考代码
公众号《溜溜笔记说》
08-16 854
——以下来源于公众号《Tableau从入门到精通》 前言 Tableau的本质还是辅助分析、辅助工作，分析思维不可少。所以在分享Tableau技能之外，也会分享些有关分析技能的内容，统一更新入“Janie碎谈”模块中。 这篇文章是我花了好几个晚上认认真真写的，自己编造的数据，自己画的图，自己写的代码。一方面写的过程中会促使我进入更深层次的思考，边改进边学习边进步；另一方面独乐乐不如众乐乐，分享出来大家一起进步，顺便也帮我指出不足。 网上有关留存的文章很多，这篇不敢说是最全的，但最起码是较全的。由于上
用户留存分析白皮书1
08-04
用户留存分析是评估和优化产品或服务用户基础的关键方法，特别是在互联网行业中，它已经成为衡量产品健康状况和长期增长潜力的核心指标。《用户留存分析白皮书1》详细阐述了留存分析的重要性和应用，以下是其中的...
用户留存分析
OYY_90的博客
09-25 3797
在用户行为领域，通过数据分析方法的科学应用，经过理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。基于此帮助企业实现多维交叉分析，帮助企业建立快速反应、适应变化的敏捷商业智能决策。结合近期的思考与学习，将为大家陆续介绍不同针对用户行为的分析模型。本文主要介绍用户留存分析。 据某第三方平台近期调研结果显示，在金融创业领域，2013 年一家互联网金融创业公司的投资获客成本区间为 300 – 5...
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1.留存的含义： 留存：指基准日到app的用户在之后的n日当天返回app的人数 留存率=基准日之后的n天当日返回的用户数/基准日的用户数*100% 2.留存的意义： 留存代表一个 用户愿意再次使用你的产品；而一个产品能够被用户再次使用，意味着这个产品 是能够满足用户长期需求的，能够让用户产生一定粘性的产品。 如今互联网产品大多为免费产品，依靠持续的广告转化，用户持续的购买转化，用户持续的会员付费来维持收益。 那么，怎样才能达到持续的广告转化？持续的购买转化？持续的会员付费？ 广告转化，购买，
用户行为分析模型实践（四）—— 留存分析模型
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什么是留存，比如在20200701这天操作了“点击banner”的用户有100个，这部分用户在20200702这天操作了“点击app签到”的有20个，那么对于分析时间是20200701，且“点击banner”的用户在次日“点击app签到”的留存率是20%。 背景 关于用户留存模型是各大商业数据分析平台必不可少的功能，企业一般用该模型衡量用户的活跃情况，也是能直接反应产品功能价值的直接指标；如，boss想要了解商城改版后，对用户加购以及后续下单情况的影响等。如下图，这就是一个典型的留存分析功能：
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累计留存分析
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累计留存分析是一种重要的数据分析方法，在产品运营等领域具有关键作用。留存分析聚焦于用户在特定时间段内对产品的持续使用情况，而累计留存分析则在此基础上，对不同时间段的留存数据进行累计统计。 留存分析的核心目标与产品发展紧密相关。提高用户留存是产品运营的重要目标，产品的正常发展思路通常为提高用户黏性（留存、使用频率等），进而提高用户量（通过产品活动营销、用户自传播等），最终创造营收。累计留存分析能够帮助运营者清晰了解随着时间推移，有多少用户持续使用产品，从而评估产品对用户的长期吸引力和价值。 例如，在分析一款软件的用户留存情况时，通过累计留存分析可以统计出从软件上线开始，每个时间段新用户在后续不同时间段内的留存数量总和。这有助于判断产品在不同阶段的运营策略是否有效，以及是否需要对产品进行优化改进以提高用户留存率。 ```sql -- 假设这里有一个用户登录记录表 user_login，包含 user_id（用户ID）、login_date（登录日期） -- 以下是一个简单的累计留存分析示例，统计每个月新用户在后续三个月内的累计留存情况 WITH new_users AS ( SELECT DATE_TRUNC('month', MIN(login_date)) AS registration_month, user_id FROM user_login GROUP BY user_id ), retention_data AS ( SELECT nu.registration_month, ul.login_date, COUNT(DISTINCT nu.user_id) AS retained_users FROM new_users nu JOIN user_login ul ON nu.user_id = ul.user_id WHERE ul.login_date >= nu.registration_month AND ul.login_date < DATE_TRUNC('month', nu.registration_month) + INTERVAL '3 months' GROUP BY nu.registration_month, ul.login_date ) SELECT registration_month, SUM(retained_users) OVER (PARTITION BY registration_month ORDER BY login_date) AS cumulative_retained_users FROM retention_data; ```
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