首先,使用子查询将原始数据表(假设为try123)按照用户ID和日期进行分组,并计算每个用户的第一天日期(firstday)和日期差(diff)。 接下来,外部查询根据firstday进行分组,并使用聚合函数sum和条件判断函数if来计算新增、次日、七日和三十日留存的数量。其中,if(diff=0,1,0)表示如果diff等于0,则返回1,否则返回0。 最后,通过除法运算计算次日、七日和三十日留存率,即对应留存数量除以新增数量。 最终的查询结果按照firstday进行排序,并显示新增、次日、七日和三十日留存的数量以及对应的留存率。 以下为示例代码: 我们选择一个广告转化的场景来计算转化率。假设我们有以下三个阶段的转化数据:点击广告的用户数、进一步进行购买的用户数和最终完成购买的用户数。 首先,我们需要创建一个名为"conversion"的表来存储转化数据,包括三个阶段的用户数。可以使用以下MySQL代码创建表: CREATE TABLE conversion ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, ad_clicks INT, purchases INT, completed_purchases INT ); 然后,我们可以插入一些示例数据来进行计算。假设我们有以下数据: 点击广告的用户数:1000 可以使用以下MySQL代码插入数据: INSERT INTO conversion (ad_clicks, purchases, completed_purchases)VALUES (1000, 200, 50); 接下来,我们可以使用MySQL代码计算每个阶段的转化率和整体转化率。以下是示例代码: SELECT ad_clicks AS "点击广告的用户数", purchases AS "进一步进行购买的用户数", completed_purchases AS "最终完成购买的用户数", purchases / ad_clicks AS "点击转化率", completed_purchases / ad_clicks AS "整体转化率"FROM conversion; 执行以上代码后,将返回一个包含转化数据和转化率的结果集。你可以根据实际的数据和需求进行相应的调整。
进一步进行购买的用户数:200
最终完成购买的用户数:50