用户留存的意愿是一个递减的过程，在这个过程中，我们需要关注用户使用频次、使用时长、消费频次等数据来观察用户留存意愿的变化，根据不同的数据表现，就有了活跃用户、一般留存用户和濒临流失用户这3种分类。...如果按照用户使用频次这个数据维度来划分，比如30天内有15天使用产品的用户、30天内有7天使用产品的用户和30天内只有1天使用产品的用户，这三种用户都是留存用户，对应的分别是活跃用户、一般留存用户和濒临流失用户这...所以说，活跃用户是留存中的一种用户状态，活跃度是衡量用户的一个指标，用户越活跃，进行付费或分享的可能性就越大，也就是说用户越活跃，那么对产品带来价值贡献的可能性就越高。...内容留存、功能留存和服务留存这三种方法： 内容留存：通过PUSH消息的方式，提醒用户这个产品能够带来的价值，以此来提高用户打开应用的频次，通过主动触发让用户产生使用的动机，将一般留存用户提升为活跃用户，...这一步，我们要通过功能留存分析矩阵来发现每一项功能的用户留存率和使用用户量，留存率是说今天用了明天还会用，使用用户量是说使用这个功能的用户在所有用户中的占比，通过这2个维度来发现对留存贡献高的功能，优化那些留存低但使用用户量大或者留存高但使用用户量少的功能
而我们通过每天换用一个不同的key来将每天的活跃用户状态记录分开存。并且可以通过一些与或运算计算出N天活跃用户，和连接N天活跃用户这样的统计数据。 ...我们可以借鉴bitmap使用另外的方式来统计活跃留存： 留存的指标: 次日注册留存、 2日注册留存......N日注册留存， 比如昨天注册了1000名用户中，在今天有300名用户又登录了，那么对应于昨天的注册留存就是30%； 从总体上看，这些指标依赖于核心变量——用户访问时间。...然后我们计算留存： 留存计算： 1) 计算当天时间，对应对应的bit位，如今他是7月01日，bit位是182. 2）次日留存： 查看bit的（182-1）=181位是否存在，若存在...，留存数+1 N日留存： 查看bit的（182-n）位是否存在，若存在，n日留存数+1 我们再来估算占用空间。
关于留存的计算是我们分享业务走向一种非常重要的方式，所谓留存用户，是用户在某一段时间内开始使用某个功能，到后面某一段时间又使用这个应用的用户，我们称这批用户叫留存用户。...下面我们来看clickhouse实现留存，关于clickhouse有个专用的留存函数，来处理留存用户数。...d：2020-01-03 注册并充值的2日留存数 下面我们看下如何计算活跃，上面的例子需要多插入几条数据，我们需要计算3日活跃。...c：2020-01-02 注册并充值的1日活跃数 d：2020-01-03 注册并充值的2日活跃数 关于留存率或者活跃率我没有写例子，其实就是上面的数据b,c,d除以a，a是基准数据。...留存计算一般其实是针对于一天来计算 活跃是算一段时间的累计数
第四部分讲述的是用户激活和留存 ? 第五部分是病毒传播 ? 第六部分是数据分析 ? 结语 作者简介：目前就职于上海大智慧，主要负责大数据中台、金融数据中心、推荐搜索、知识图谱等方向 。
在很多产品里都对应3种用户（新增用户、活跃用户、留存用户），搞清楚他们的概念和区别，对于运营和分析都非常有帮助。 那什么是新增用户，活跃用户，留存用户呢？...鱼塘里的鱼有一部分感觉鱼塘非常棒，还经常有好吃的，环境也好，经常在水里活蹦乱跳，很活跃，这些鱼就是活跃用户。...剩下的一部分鱼感觉鱼塘没啥意思，就不活跃，经常呆在一个角落里思考人生，这些鱼就是不活跃用户。 随着时间的推移，一部分鱼觉得鱼塘没意思，就离开跑到其他鱼塘里了，这些鱼就是流失用户。...留下来的鱼就是留存用户。 你会看到，我的鱼塘有3种用户：新增用户，活跃用户，留存用户。其中活跃用户对应的是不活跃用户，留存用户对应的是流失用户。...下次我们继续聊聊反映这3种用户的指标： 对于新增用户使用指标日新增用户 对于活跃用户使用指标活跃率 对于留存用户使用指标留存率 最后记住这张图，就明白了这3种用户的区别：
前面我们介绍过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这次我们聊聊怎么用python计算新增用户留存率。...3、留存率计算 1）使用透视表计算留存数 #使用透视表，计算创角日期对应用户第x天登录的数量（非重复计数） data = pd.pivot_table(df,values='role_id',index...）留存率计算（两列相除） #留存率计算 #用 1 days 列 除以 0 days为次日留存率，依次类推 #我们用for循环语句可以实现该算法 create_index = data.columns...4、索引名称调整并导出数据 #修改结果数据表的列索引名称，然后导出表即可 df.columns=['创角日期','注册玩家数','次日留存率','3日留存率','4日留存率','5日留存率','6日留存率...','七日留存率'] ?
统计留存率之前先弄清一下留存率的概念，百度百科中是这么说的： 用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用应用的被认作是留存； 这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间...顾名思义，留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。...依次类推 那次日留存率为50%，三日留存为30% 。 在统计系统中经常需要统计用户留存率，这里整理下用户留存率统计的几种实现方式。...= '2014-03-06' AND DATE(last_visited_time) = '2014-03-07' 实现起来很简单，但问题也很明显，如果恰好这些用户0点有访问，且先一步更新了访问时间，留存率则记录不到了...，以次日留存为例。
思路分析 所谓留存，就是指某日创建的账号在后续自然日登录的比例，比如3月1日新增账号创建数为100，在3月2日这部分用户登录数为51，那么3月1日新增用户的次日留存率为51/100=51%。...注意：我这里用的MYSQL环境 基于上述的理解，我们大概就有了以下思路： 考虑到用户每天登录的次数不一定只有一次，为了方面后续的数据处理，可以先对登录数据按照日期和用户id进行去重DISTINCT处理...END)) 7日留存 FROM temp_1 GROUP BY create_date 用第N天登录的数据 / 新增用户数 就是对应第N天留存率 3....完整代码 SELECT create_date , 新增用户数 , concat(CAST(ROUND((100 * 次日留存) / 新增用户数,2) AS char), '%') 次日留存率 ,...concat(CAST(ROUND((100 * 3日留存) / 新增用户数,2) AS char), '%') 3日留存率 , concat(CAST(ROUND((100 * 7日留存) / 新增用户数
在AARRR模型中用户留存处于第三个环节，获取（Acquisition）、活跃（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）、推荐（Referral）。...按照互联网APP用户留存率定义来划分，我们可以将用户留存率分成次日留存率、7日留存率、30日留存率，这是最笼统的留存看法，具体到某个APP，还要根据APP属性细看具体的留存指标，具体到每家企业/APP产品价值不同...用户留存率的四大方向 1....用户留存 蛮多人的邮箱应该都类似“***给你发私信了，****给你评论了，****关注了你”的邮件，因为对于新用户以及潜水的用户来说，产品需要给我们推荐产品内优质活跃的用户，做好推荐系统让我们快速形成更多的好友关系连接...物质留存 做积分商城或者说积分体系，是目前最常见的物质提高用户留存率的手段，有很多不错的APP在积分商城方面都做了很好的先例，而且效果显著，如天猫、滴滴、赶集等。
但是如何判断用户到哪个节点算是结束新用户期，进入长期活跃用户期呢？ 上文我们有说到，用户激活。只有用户在get到产品的核心功能，用户才算是激活。即用户熟悉了产品，我们才可以判定新用户期结束。...在这个阶段内，我们不仅需要提升用户短期内的转化率，还需要对产品的本分功能持续优化，这样才能不断提升用户的留存率。 问题3：如何提升新用户期留存率？...至于如何确定 多少时间，以及多少次什么行为，主要有三个步骤： 1、通过行为的留存率，我们能判断出哪个行为更重要，即什么行为 2、通过用户的留存率，我们能找到留存率拐点，即多少时间（一般是多少天） 3、通过这段时间内...，行为次数的留存率拐点，我们能找到多少次 当然，算法大佬们还可以通过行为与留存率的相关性计算，直接找到时间段&次数&行为，这里就不细说了。...我们可以通过提升漏斗转化率，以及引导用户完成固定时间周期内次数的行为，提升新用户的留存率。但是这个只是最基础的，更多的还需要计算链路贡献度，不断的去精细化迭代优化。
用户留存率有很多种：新客留存率、老客留存率、活跃用户留存率、购买留存率、或者某个功能使用用户的留存率等，通常计算的时间间隔为次日、3日、7日、30日、60日，根据业务不同需求可以选择不同的计算方式以及时间间隔...本次分享的留存率是关于新客留存率，计算公式：第N日新客留存率=某日的新注册用户在第N日内访问过APP的留存用户数/某日的新注册用户总数。...次日新客留存率（第1日新客留存率）：指注册APP后的第二天有访问APP的行为的留存用户/注册APP当天的新客总数。...…… 04 如何提高留存率 想要提高留存率建议“对症下药”，通过留存率分析，找出留存率下降或一直很低的主要原因：产品核心功能不行？...； 产品活动运营：通过活动刺激用户，提升用户活跃性和留存率； 恰当的消息推送：结合用户画像、用户喜好在合理的时间推动活动、运营消息，比频繁推送效果要好的多； 产品功能使用情况：结合用户在APP的行为轨迹
以用户登录的最早日期作为新增日期，请计算次日留存率是多少。...----------+-------------+ 二、分析 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 业务常见度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 三、SQL 指标定义： 次日留存用户...：新增用户第二天登录（活跃）的用户； 次日留存率：t+1日留存用户数/t日新增用户； 1.根据登录日志，使用开窗函数计算出用户的最小登录时间作为新增日期first_day,然后计算当天日期和新增日期的时间差...login_date asc)) as date_diff from t_login_040 )t group by first_day order by first_day asc 查询结果 3.用次日留存数.../新增用户数据即为留存率，因为新增可能为0，所以需要先判断。
“ 产品经理在分析产品时，一般会关注DAU（日活跃用户数）、下载数、注册数、用户留存率等指标。...活跃用户留存： 活跃用户留存以用户活跃作为留存起始条件进行计算 示例：如果昨日活跃的100个用户，其中40人在今日再次回到产品，则昨日的活跃用户次日留存率为40%。...图中客户留存率指在2017年1月，合作的客户有80个，而在第二个月第一个月80个客户只有13个客户合作，第一个月留存率为16.3%。 02 留存率和产品DAU有什么关系？...常见误区：7日留存率vs 7日内留存率 7日内留存率指用户在往后一周内任意一天回到产品的比例。...各种时间粒度留存率的适用场景 产品经理需要检测一个产品的健康程度，可以通过日留存率和周留存率指标来进行观察。
所以常用的数据指标可以分成：用户数据（新增、日活、留存等）；行为数据（访问深度、转化率等）；业务数据（一般会和用户数据指标和行为数据指标有些交叉，反应的是业务大盘的情况，比如GMV、ARPU值等）。...使用这些指标的注意和坑 假如你是一名分析师吗，可能你会遇到这样的场景，”同一个指标“不同的人可能也得到不一样的结果： 比如产品经理A说的本月的留存率是20%，产品经理B说本月的留存是24%，那到底谁是对的...留存率的案例 某高质量用户产品在2020年国庆节那一天（10月1日）开始试运营，那天通过拉新来了5位用户，国庆节过完来，老板想知道10月1日这波拉新用户的7日留存率。...5，7日留存率是100%，效果非常好，可以继续投放拉新”。...所以你不能计算10月1日之后的第7日还剩下多少人活跃，要计算10月2日-10月7日之间一共有多少用户在活跃。
从用户上来分，有新登用户和活跃用户两大类。但是我们大多数是关注时间次日、三日、七日，用户是新登用户。下面具体说说这些个概念以及为什么是这样定义形式。...次日留存率：新登用户在首登后的次日再次登录游戏的比例； 3日留存率：新登用户在首登后的第三天再次登录游戏的比例； 7日留存率：新登用户在首登后的第七天再次登录游戏的比例。...以此类推计算下去就得到了N日留存率。 ? 在此图中，我们看到7日新登用户在8日登录的为次日留存用户，9日登录为2日登录留存用户……这就是留存基本定义，所谓留存率就是留存用户/新登的总量。...留存率反映的实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，随着这个留存率统计过程的不断延展，就能看到不同时期的用户的变化情况。...这类的深入的分析首先是要建立长期的留存率跟踪分析的基础上进行的，抓住留存率长期的作用特点，才能更好的把握这类深层次的分析。
N日活跃留存率，N日留存用户数/某日活跃用户数 例：登陆时间（20180501日）去重用户数10000，这批用户在20180503日仍有7000人活跃，则3日活跃留存率为7000/10000=70% 所需获得的结果格式如下...该业务分析要求查询结果中包括：日期（说明是按每天来汇总数据）、用户活跃数、N日留存数、N日留存率。 1.每天的活跃用户数 先来看活跃用户数这一列如何分析出？...时间间隔from c)group by a.登陆时间; 将临时表c的sql代入上面就得到了查询结果如下： 3.次日留存率 留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数，所以次日留存率=次日留存用户数/当日用户活跃数...当日活跃用户数是count(distinct 用户id) 在上面分析次日留存数中，用次日留存用户数/当日用户活跃数就是次日留存率 select *,count(distinct when 时间间隔=1...,七日留存率 和次日留存用户数，次日留存率分析思路一样，只需要更改时间间隔=N（日留存）即可。
根据现有的用户留存数量，就可以算出留存率，而根据留存率，又可以预测产品未来的活跃用户量。...举个例子，假如要算7天的留存用户，那么第7天的活跃总用户数 = 第7天的新增用户数 + 第6天的新增用户数 x 第1天的留存率 + 第5天的新增用户数 x 第2天的留存率 + …… + 第1天的新增用户数...我们用案例再来解释一下： 比如，某产品7月1日的活跃用户量为500，然后拉取这500人接下来7天的每日活跃数，就可以计算出该产品7天的留存率： ?...（当天留存率 = 该批次剩余活跃用户数 / 7月1日活跃用户量） 这样，我们就得出了产品的阶段留存率。...（当天剩余活跃用户量 = 当天留存率 * 7月1日新增用户量） 因此，我们就初步得到了7月1日这批用户在接下来几天里的活跃数变化情况。
最近云服务商采用云主机+互联网专线+手机的套餐向市场销售云计算业务，但客户拿到云主机后往往不知道怎么用，造成云主机的业务激活率或活跃率很低，没有达到预期的市场效果。...根据用户备案数据的不完全统计，目前的云主机销售后的激活率应在10%-20%。云服务商一般通过网口流量、登录记录等推测激活率，但该方式不准确，且存在数据作假的可能。 ?...怎么提高云业务的活跃率呢？首先，我们一切以客户为中心，看看客户面临了什么问题。云主机业务大部分销售给了商业客户等对信息化需求较弱的客户，同时这类客户没有自主的开发能力，客户拿到了云主机不知道该怎么用。
）和次日留存率（次日仍登录的活跃玩家数/当日活跃玩家总数） 【解题思路】 问题1：分析开服首日（2022-08-13），游戏的DAU（日活跃玩家数）和次日留存率（次日仍登录的活跃玩家数/当日活跃玩家总数...完整的SQL的书写方法： select count(distinct 角色id) as 日活跃玩家数 from 登录日志 where 日期 = '2022-08-13'; 查询结果如下： 2.次日留存率...因为次日留存率=次日仍登录的活跃玩家数/当日活跃玩家总数。...所以开服首日的次日留存率=开服次日（2022-08-14）仍登录的活跃玩家数/开服首日的活跃玩家总数。...; 根据次日留存率的计算方法可知，计算次日仍登录的活跃玩家数的count(distinct 角色id)/计算首日登录的活跃用户数的count(distinct 角色id)即为次日留存率。
写一段 SQL 来查询所有活跃的业务。 如果一个业务的某个事件类型的发生次数大于此事件类型在所有业务中的平均发生次数， 并且该业务至少有两个这样的事件类型，那么该业务就可被看做是活跃业务。...id 为 1 的业务有 7 个 'reviews' 事件（大于 5） 和 11 个 'ads' 事件（大于 8），所以它是活跃业务。...解题 # Write your MySQL query statement below select e.business_id from Events e left join ( select
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