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电商运营和网站运营对比在建设官网的公司做运营

电商运营和网站运营对比,在建设官网的公司做运营,漂流瓶说自己是做网站的,马来西亚做网站引言 场景介绍: 在互联网产品运营中,用户注册量和留存率是衡量产品吸引力和用户粘性的关键指标,直接影响产品的可持续发展和商业价值。通过分析这些数据,企业可以了解用户行为,优化产品策略,提升用户体验…

引言

场景介绍:

在互联网产品运营中,用户注册量和留存率是衡量产品吸引力和用户粘性的关键指标,直接影响产品的可持续发展和商业价值。通过分析这些数据,企业可以了解用户行为,优化产品策略,提升用户体验。

题目描述:

假设有一个记录用户注册信息表 reg_tb,包含两个字段:uid(用户ID)和reg_dt(用户注册日期)。同时,还有一个记录用户登录行为表login_tb,包含两个字段:uid(用户ID)和login_dt(用户登录日期)。现在,你需要完成以下任务:

  1. 计算次日留存率。即,1月1日注册的用户,1月2日登录的比例是多少。比如今天有 100 个用户注册,明天有 20 个这些注册过的用户又登录了,那次日留存率就是 20% 。这个指标能反映出产品对新用户的初步吸引力。
  2. 计算三日留存率。即今天(1月1日)注册的用户,在第三天(1月4日)还会登录的比例。
  3. 计算七日留存率。通过这两个指标,了解新用户经过一段时间后,对产品的持续参与度如何。

数据准备与代码实现

数据准备

CREATE TABLE reg_tb (uid INT,regdt DATE
);INSERT INTO reg_tb VALUES
(1, '2025-01-01'),
(2, '2025-01-01'),
(3, '2025-01-02'),
(4, '2025-01-02'),
(5, '2025-01-02');
CREATE TABLE login_tb (uid INT,logindt DATE
);INSERT INTO login_tb VALUES
(1, '2025-01-02'),
(1, '2025-01-03'),
(2, '2025-01-03'),
(2, '2025-01-04'),
(3, '2025-01-03'),
(3, '2025-01-05'),
(4, '2025-01-05'),
(5, '2025-01-09');

如图所示,红色为次日登录,黄色为第三日登录,紫色为第七日登录。
在这里插入图片描述

1. 计算次日留存率

步骤:

  1. 利用left join将 reg_tb 表和 login_tb 表进行左连接,保证 reg_tb 表中的所有记录都会出现,连接条件是uid 相等,且 login_tb 表中的登录日期 logindt 是 reg_tb 表中注册日期 regdt 加 1 天,这样可以找到在注册后第二天登录的用户。
  2. COUNT(DISTINCT l.uid)统计在 login_tb 表中与 reg_tb 表通过 LEFT JOIN 连接后满足条件的不重复的 uid 的数量。COUNT(DISTINCT r.uid) :统计 reg_tb 表中的不重复的 uid 的数量,两者相除计算次日留存率。

注意点:由于count()在left join情况下,当没有匹配的登录记录时,l.uid 会是 NULL ,但 count() 会将其作为计数的一部分。因此,应使用count(distinct l.uid)代替count(l.uid)使得结果更加准确。

select count(distinct l.uid)/count(distinct r.uid) rrd1
from reg_tb r
left join login_tb l on r.uid = l.uid and l.logindt = date_add(r.regdt,1);

优化:将结果以百分比的形式显示四舍五入到一位小数

select ROUND(COUNT(DISTINCT l.uid) / COUNT(DISTINCT r.uid) * 100, 1) || '%' AS rrd1
from reg_tb r
left join login_tb l on r.uid = l.uid and l.logindt = date_add(r.regdt,1);

2. 次日、三日、七日留存率

select ROUND(COUNT(DISTINCT l1.uid) / COUNT(DISTINCT r.uid) * 100, 1) || '%' AS rrd1,ROUND(COUNT(DISTINCT l3.uid) / COUNT(DISTINCT r.uid) * 100, 1) || '%' AS rrd3,ROUND(COUNT(DISTINCT l7.uid) / COUNT(DISTINCT r.uid) * 100, 1) || '%' AS rrd7
from reg_tb r
left join login_tb l1 on r.uid = l1.uid and l1.logindt = date_add(r.regdt,1)
left join login_tb l3 on r.uid = l3.uid and l3.logindt = date_add(r.regdt,3)
left join login_tb l7 on r.uid = l7.uid and l7.logindt = date_add(r.regdt,7);

在这里插入图片描述

http://www.yayakq.cn/news/254889/

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