SQL 揭开连续登陆与留存率之谜

2023-12-31 02:34:43

探秘连续登陆与留存率

登陆与留存，是衡量用户参与度和产品黏性的两项重要指标。登陆用户是产品的生命线，留存用户则是产品的核心。深入挖掘这两个指标背后的数据，有助于产品经理更好地了解用户行为，优化产品体验，提升用户活跃度和留存率。

SQL 助力数据分析

SQL，作为强大的数据分析语言，为我们提供了丰富的窗口函数和自连接功能，可以轻松提取和分析数据。在 MySQL 环境中，我们可以借助这些函数，快速统计连续登陆和留存率。

连续登陆统计

连续登陆，是指用户在连续多天登陆产品。连续登陆天数越长，表明用户对产品的活跃度越高。要统计连续登陆，我们可以使用窗口函数 ROW_NUMBER()。

SELECT user_id, login_date, 
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS连续登陆天数
FROM login_log
ORDER BY user_id, login_date;

留存率计算

留存率，是指一段时间内的新增用户中，在随后的某段时间内仍然活跃的用户比例。常用的留存率有次日留存率和七日留存率。

次日留存率 ，是指昨日的新增用户中，今日仍然活跃的用户比例。计算公式为：

次日留存率 = 今日活跃用户数 / 昨日新增用户数

七日留存率 ，是指七天前的新增用户中，今日仍然活跃的用户比例。计算公式为：

七日留存率 = 今日活跃用户数 / 七天前新增用户数

我们可以使用 SQL 的自连接功能，轻松计算出次日留存率和七日留存率。

-- 计算次日留存率
SELECT DATE(login_date) AS 日期, 
       COUNT(DISTINCT user_id) AS 新增用户数,
       SUM(CASE WHEN DATEDIFF(login_date, DATE_ADD(login_date, INTERVAL 1 DAY)) = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS 次日活跃用户数,
       SUM(CASE WHEN DATEDIFF(login_date, DATE_ADD(login_date, INTERVAL 1 DAY)) = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(DISTINCT user_id) AS 次日留存率
FROM login_log
GROUP BY DATE(login_date);

-- 计算七日留存率
SELECT DATE(login_date) AS 日期, 
       COUNT(DISTINCT user_id) AS 新增用户数,
       SUM(CASE WHEN DATEDIFF(login_date, DATE_ADD(login_date, INTERVAL 7 DAY)) = 7 THEN 1 ELSE 0 END) AS 七日活跃用户数,
       SUM(CASE WHEN DATEDIFF(login_date, DATE_ADD(login_date, INTERVAL 7 DAY)) = 7 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(DISTINCT user_id) AS 七日留存率
FROM login_log
GROUP BY DATE(login_date);