写一段sql代码:求每天的产品历史活跃率,历史活跃率是指用户在在当天登录客户端,当天之前也登陆过客户端
时间: 2023-06-13 17:03:20 浏览: 48
假设我们有以下表结构:
```
user_login_history
------------------
user_id (int)
login_time (datetime)
```
则可以使用以下SQL代码来计算每天的产品历史活跃率:
```sql
SELECT
DATE(login_time) AS date,
COUNT(DISTINCT user_id) / (
SELECT COUNT(DISTINCT user_id)
FROM user_login_history AS ulh2
WHERE ulh2.login_time < DATE(ulh1.login_time)
) AS historical_activity_rate
FROM user_login_history AS ulh1
GROUP BY DATE(login_time)
```
这个查询会对 `user_login_history` 表进行自连接,以便计算历史活跃用户数。对于每个日期,我们会计算出活跃用户数并除以历史活跃用户数,得到历史活跃率。最后,我们按日期分组并输出结果。
相关问题
写一段sql代码:求role_id的历史活跃率,历史活跃率是指在当天之前也登陆过客户端
假设有一张名为user_login的表,其中包含用户id(user_id)、角色id(role_id)和登录日期(login_date)三个字段,则可以使用以下SQL代码来计算role_id的历史活跃率:
```
SELECT
role_id,
COUNT(DISTINCT user_id) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN login_date <= [当前日期] THEN user_id END) AS historical_activity_rate
FROM
user_login
GROUP BY
role_id
```
其中,[当前日期]需要替换为实际的日期,COUNT(DISTINCT user_id)表示在当天之前所有登录过客户端的用户数,COUNT(DISTINCT CASE WHEN login_date <= [当前日期] THEN user_id END)表示在当天之前所有登录过客户端的用户数(包括当天)。历史活跃率即为两者的比值。
写一段sql代码:求role_id在20230401到20230430每一天的次日留存率
假设我们有一个名为 user_login_log 的表,其中记录了用户的登录情况,包括用户id、登录时间和登录日期等信息。另外还有一个名为 user_info 的表,其中记录了用户的基本信息,包括用户id和用户角色信息(role_id)等。
以下是实现求解每一天的次日留存率的 SQL 代码:
```
SELECT
login_date,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, next_login_date) = 1 THEN user_id END) / COUNT(DISTINCT user_id) AS retention_rate
FROM
(
SELECT
user_id,
DATE(login_time) AS login_date,
LEAD(DATE(login_time), 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time) AS next_login_date
FROM
user_login_log
WHERE
DATE(login_time) BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-04-30'
) AS login_info
INNER JOIN user_info ON login_info.user_id = user_info.user_id
WHERE
user_info.role_id IS NOT NULL
GROUP BY
login_date;
```
解释:
1. 首先,我们使用子查询从 user_login_log 表中筛选出日期在 '2023-04-01' 和 '2023-04-30' 之间的登录信息,并通过 LEAD 函数计算出用户的下一次登录日期。
2. 接下来,我们将上一步得到的结果与 user_info 表进行联接,过滤出具有有效角色信息的用户。
3. 最后,我们按照登录日期进行分组,并计算每一天的次日留存率,即当日登录后第二天再次登录的用户占当日登录用户数的比例。
需要注意的是,该 SQL 代码仅是一种实现方式,具体实现还需要根据实际情况进行调整。