數據源：來自猴子老師的留存率分析教程

鏈家面試題：如何分析留存率？?mp.weixin.qq.com

【面試題】

手機中的相機是深受大家喜愛的應用之一，下圖是某手機廠商數據庫中的用戶行為信息表中部分數據的截圖。

用戶id：用戶唯一標識；
應用名稱：是手機中的某個應用，例如相機、微信、大眾點評等。
啟動時長：某一天中使用某應用多長時間（分鐘）。啟動次數：某一天中啟動了某應用多少次。
登陸時間：使用手機的日期。例如2018-05-01。

現在該手機廠商想要分析手機中的應用（相機）的活躍情況，需統計如下數據：

某日活躍用戶（用戶id）在后續的一周內的留存情況（計算次日留存用戶數，3日留存用戶數，7日留存用戶數）

指標定義：

某日活躍用戶數，某日活躍的去重用戶數。

N日活躍用戶數，某日活躍的用戶數在之后的第N日活躍用戶數。

N日活躍留存率，N日留存用戶數/某日活躍用戶數

例：登陸時間（20180501日）去重用戶數10000，這批用戶在20180503日仍有7000人活躍，則3日活躍留存率為7000/10000=70%

求解過程：

第一步：通過數據自聯結，然后找出數據a和數據b都是相機，且b的時間小于a的時間的數據（例如a中日期為2020-05-02，b中則為5月2日之后的數據）。

select a.用戶id, a_t, b_t from (select 用戶id, 登陸時間 a_t from 留存率題目 where 應用名稱 = '相機') a left join (select 用戶id, 登陸時間 b_t from 留存率題目 where 應用名稱 = '相機') b on a.用戶id = b.用戶id and a_t < b_t[1]

第二步：求出at 和 b_t 的時間間隔，使用函數datediff^[2]。

select *, datediff(b_t, a_t) as 時間間隔 from (select a.用戶id, a_t, b_t from (select 用戶id, 登陸時間 a_t from 留存率題目 where 應用名稱 = '相機') a left join (select 用戶id, 登陸時間 b_t from 留存率題目 where 應用名稱 = '相機') b on a.用戶id = b.用戶id and a_t < b_t) c

第三步：使用case when分組計算

select a_t, count(distinct case when 時間間隔=1 then 用戶id else null end) 次日留存數, count(distinct case when 時間間隔=1 then 用戶id else null end)/count(distinct 用戶id) 次日留存率, count(distinct case when 時間間隔=3 then 用戶id else null end) 3日留存數, count(distinct case when 時間間隔=3 then 用戶id else null end)/count(distinct 用戶id) 3日留存率, count(distinct case when 時間間隔=7 then 用戶id else null end) 7日留存數, count(distinct case when 時間間隔=7 then 用戶id else null end)/count(distinct 用戶id) 7日留存率 from (select *, datediff(b_t, a_t) as 時間間隔 from (select a.用戶id, a_t, b_t from (select 用戶id, 登陸時間 a_t from 留存率題目 where 應用名稱 = '相機') a left join (select 用戶id, 登陸時間 b_t from 留存率題目 where 應用名稱 = '相機') b on a.用戶id = b.用戶id and a_t < b_t) c) d group by a_t

總結：1、涉及到時間間隔，要考慮自連表的使用；

2、時間間隔的計算，datediff和timestampdiff的用法區別；

3、分組計算case when的用法。

參考

^注意datediff的格式為datediff（a,b），輸出的是a-b的結果；此處也可以使用timestampdiff(day,a,b),輸出結果為b-a。此外，datediff只用來計算以天為單位的時間間隔，timestampdiff則可以計算month/day/hour/second等時間間隔

總結

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