SQL数据分析常用案例总结_sql数据分析案例-优快云博客

本文分享了如何使用Hive SQL计算用户连续登录天数的实战技巧，涉及lead、lag函数应用及datediff函数的使用，提供3个常见问题的解答，助你掌握电商平台活跃用户分析的技巧。

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实战 SQL：亚马逊、京东等电商平台的销售排行榜和飙升榜

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3. 求最近一次xx距今的天数sql模板

row_number() over()

datediff()函数

求最近一次的xx，sql模板，例如获取cookie最近一次访问日期

-- step01 先求最近一次的访问时间
with user_cookie_relation as (
	select  
		t.cookie_id as cookieid,           
		t.last_visit_time as last_date     
		from ( 
			select cookie_id,                    
			       last_visit_time,              
			       row_number() over(partition by cookie_id order by last_visit_time desc) as rank 
			from ods.page_view_log                 
			where data_date = " start_date_str "        
				  and cookie_id is not null                   
			) t                                         
		where t.rank =1                             
	  having cookie_id is not null 
  
 )
 
  -- step02  利用datediff求具体的天数
  


insert overwrite table  dw.userprofile_action_all  partition(data_date="data_date",labelid='${labelid}') 
      select 'ACTION_C_02_001' as labelid,
            cookieid,    
            datediff(to_date("data_date"),concat(substr(last_date,1,4),'-',substr(last_date,5,2),'-',substr
(last_date,7,2))) as labelweight
       from user_cookie_relation     # 上一步骤注册的视图
   group by 'ACTION_C_02_001',      -- 这里的group by用来去重                    
            cookieid,                              
            datediff(to_date("data_date"),concat(substr(last_date,1,4),'-', substr(last_date,5,2),'-',
substr(last_date,7,2)))