计算用户的平均次日留存率

最新推荐文章于 2025-04-28 09:40:39 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： sql
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本文介绍如何使用SQL计算用户在刷题后的次日平均留存概率，为运营提供关键数据支持。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

计算用户的平均次日留存率

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。
数据
查询结果

SQL语句
select count(t2.date)/count(t1.date) from
    (select distinct device_id,date from question_practice_detail) t1
    left join 
    (select distinct device_id,date from question_practice_detail) t2
    on t1.device_id =
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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
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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
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计算用户的平均次日留存率（sql练习）
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sql练习——窗口函数和datediff()函数
Mysql 之求平均次日留存率、用户连续签到(登录)问题(含lag、lend、日期函数用法)
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（1）、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。（2）、数据：其中question_practice_detail是表名，id类似索引无实际意义，device_id是设备id不唯一，quest_id是所做题目的id，result是答题结果,date是日期。（3）、问题分解表里的数据可以看作是全部第一天来刷题了的，那么我们需要构造出第二天来了的字段，因此可以考虑用left join把第二天来了的拼起来，限定第二天来了的可以用。
sql练习:计算用户的平均次日留存率
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p=(这段时间内所有用户连续两天登录的次数)/(这段时间内所有用户登录的总次数)记录一下今天遇见的一道sql题。
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我们注意到，原始表中一个用户一天是能多次刷题的，无论这个用户该天刷多少次，就是说明他这天刷题了，条数为1。把这里面的用户的date + 1day 然后跟date 去对比，如果该用户的 date + 1day在 date 中依然存在，就说明这是符合条件的行。思路为选出device_id与date，对device_id 去重（除去一个用户同一天的多余刷题记录），生成两张表，表示。)，将条件写在on里，如果同一个用户的表B的date + 1day在表A的date 在这个表里面有，代表着 满足。
sql留存率例题
03-21
### SQL 留存率计算示例题目 以下是几个经典的 SQL 留存率计算示例题目及其解决方案： #### 示例题目 1：次日留存率计算 假设有一张表 `user_log`，记录了用户的每日登录情况。字段如下： - `user_id`: 用户 ID - `login_date`: 登录日期 目标是计算每天新增用户的次日留存率。 ##### 解决方案 可以通过自连接的方式实现。具体逻辑为： 1. 找到每一天的新增用户。 2. 判断这些新增用户是否在第二天再次登录。 3. 使用分组和聚合函数计算留存率。 ```sql WITH new_users AS ( SELECT user_id, MIN(login_date) AS first_login_date FROM user_log GROUP BY user_id ), retained_users AS ( SELECT n.user_id FROM new_users n JOIN user_log l ON n.user_id = l.user_id AND DATE_ADD(n.first_login_date, INTERVAL 1 DAY) = l.login_date ) SELECT DATE_FORMAT(first_login_date, '%Y-%m-%d') AS login_day, COUNT(DISTINCT CASE WHEN r.user_id IS NOT NULL THEN n.user_id END) * 1.0 / COUNT(DISTINCT n.user_id) AS retention_rate FROM new_users n LEFT JOIN retained_users r ON n.user_id = r.user_id GROUP BY DATE_FORMAT(first_login_date, '%Y-%m-%d'); ``` 此查询通过窗口函数找到每个用户的首次登录日期，并判断其是否在次日有登录行为[^1]。 --- #### 示例题目 2：N 日留存率计算 同样基于上述表结构，扩展需求为计算 N 天后的留存率（例如第 7 天）。 ##### 解决方案 可以修改条件来适应不同的时间间隔。 ```sql WITH new_users AS ( SELECT user_id, MIN(login_date) AS first_login_date FROM user_log GROUP BY user_id ), retained_users AS ( SELECT n.user_id FROM new_users n JOIN user_log l ON n.user_id = l.user_id AND DATE_ADD(n.first_login_date, INTERVAL 7 DAY) = l.login_date ) SELECT DATE_FORMAT(first_login_date, '%Y-%m-%d') AS login_day, ROUND(COUNT(DISTINCT CASE WHEN r.user_id IS NOT NULL THEN n.user_id END) * 1.0 / COUNT(DISTINCT n.user_id), 4) AS retention_rate_7_days FROM new_users n LEFT JOIN retained_users r ON n.user_id = r.user_id GROUP BY DATE_FORMAT(first_login_date, '%Y-%m-%d'); ``` 这里使用了 `DATE_ADD` 函数指定时间间隔为 7 天，并利用 `ROUND` 对结果进行四舍五入处理[^2]。 --- #### 示例题目 3：平均留存率计算 给定一张表 `question_practice_detail`，其中包含以下字段： - `device_id`: 设备 ID - `date`: 活跃日期 目标是计算整体的平均次日留存率。 ##### 解决方案 采用左连接方式匹配两天的数据并计算比例。 ```sql SELECT ROUND(COUNT(q2.device_id) * 1.0 / COUNT(q1.device_id), 4) AS avg_retention_rate FROM ( SELECT DISTINCT device_id, date FROM question_practice_detail ) q1 LEFT JOIN ( SELECT DISTINCT device_id, date FROM question_practice_detail ) q2 ON q1.device_id = q2.device_id AND DATEDIFF(q2.date, q1.date) = 1; ``` 这段代码的核心在于通过 `DATEDIFF` 函数筛选符合条件的设备 ID 并完成比率计算[^5]。 --- ###
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