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我一直致力于客户流失分析。我根据以下代码成功地估计了每月的流失率。这是我使用过的代码
with monthly_usage as (
select
who_identifier,
datediff(month, '1970-01-01', when_timestamp) as time_period
from events
where event = 'login' group by 1,2 order by 1,2),
lag_lead as (
select who_identifier, time_period,
lag(time_period,1) over (partition by who_identifier order by who_identifier, time_period),
lead(time_period,1) over (partition by who_identifier order by who_identifier, time_period)
from monthly_usage),
lag_lead_with_diffs as (
select who_identifier, time_period, lag, lead,
time_period-lag lag_size,
lead-time_period lead_size
from lag_lead),
calculated as (select time_period,
case when lag is null then 'NEW'
when lag_size = 1 then 'ACTIVE'
when lag_size > 1 then 'RETURN'
end as this_month_value,
case when (lead_size > 1 OR lead_size IS NULL) then 'CHURN'
else NULL
end as next_month_churn,
count(distinct who_identifier)
from lag_lead_with_diffs
group by 1,2,3)
select time_period, this_month_value, sum(count)
from calculated group by 1,2
union
select time_period+1, 'CHURN', count
from calculated where next_month_churn is not null
order by 1
但是,我有兴趣计算 60 天、90 天和每日流失率。有什么办法可以调整这个代码吗?我是 SQL 新手,目前正在研究 MySQL。我共享的代码已转换为 MySQL,输出如下所示。
最佳答案
您是否尝试过将 datediff 函数更改为“日”而不是月份?另外,你的 table 是由什么组成的?
这就是我计算每日流失率的方法:
CREATE TABLE tasks_used_da
(
date DATE,
user_id BIGINT,
account_id BIGINT,
sum_tasks_used BIGINT
)
WITH daily_churn as (
SELECT DISTINCT date_trunc('day', date) as day, user_id
FROM tasks_used_da
WHERE sum_tasks_used > 0
)
SELECT yesterday.day, COUNT(DISTINCT yesterday.user_id)
FROM daily_churn yesterday
LEFT JOIN daily_churn today
ON today.user_id = yesterday.user_id
AND today.day = yesterday.day + interval '28 days'
WHERE today.user_id is null
GROUP BY 1
ORDER BY 1;
关于MySQL 60 天、90 天和每日流失率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49924977/
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