hive 计算次日留存率代码

### 回答1：
hive中计算次日留存率的代码可能长这样:

WITH temp_table AS (
  SELECT 
    date, 
    user_id, 
    COUNT(DISTINCT event_name) AS event_count 
  FROM 
    events 
  WHERE 
    event_name = 'register' 
  GROUP BY 
    date, user_id
)

SELECT 
  retention_date, 
  retention_count / total_count as retention_rate 
FROM (
  SELECT 
    retention_date, 
    retention_count, 
    total_count, 
    total_count - retention_count as churn_count 
  FROM (
    SELECT 
      DATE_ADD(temp_table.date, 1) AS retention_date, 
      COUNT(DISTINCT temp_table.user_id) AS retention_count, 
      COUNT(DISTINCT temp_table.user_id) OVER (PARTITION BY temp_table.date) AS total_count 
    FROM 
      temp_table 
    JOIN 
      events 
    ON 
      temp_table.user_id = events.user_id 
      AND temp_table.date = events.date 
    WHERE 
      events.event_name = 'login'
  )
)

第一部分是使用temp_table表，统计每个用户每天的注册次数。
第二部分是将temp_table和event表进行连接，统计昨天注册的用户今天登陆的次数，并计算留存率。

注意：这只是一个示例代码，应该根据您的数据结构和需求进行修改。

### 回答2：
计算次日留存率，即统计用户在某一天登录后，第二天仍然登录的比例，可以使用Hive编写代码来实现。

假设我们有一个用户登录的数据表login_data，表结构如下：
user_id string
login_date string

我们首先需要筛选出每个用户的登录日期和第二天的登录日期，并将结果保存到临时表中。代码如下：

CREATE TABLE tmp_table AS
SELECT user_id, login_date, lag(login_date) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date ASC) AS next_date
FROM login_data;

接下来，我们根据第二天的登录日期是否存在来计算次日留存率。如果第二天没有登录记录，则认为用户未次日留存。代码如下：

SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS ret_user_count, COUNT(DISTINCT CASE WHEN next_date IS NULL THEN user_id ELSE NULL END) AS non_ret_user_count,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN next_date IS NOT NULL THEN user_id ELSE NULL END) AS total_user_count,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN next_date IS NOT NULL AND login_date = next_date THEN user_id ELSE NULL END) AS ret_user_count
FROM tmp_table
GROUP BY next_date;

上述代码中，ret_user_count表示次日留存用户数，non_ret_user_count表示未次日留存用户数，total_user_count表示总用户数。

最后，我们可以计算次日留存率，即次日留存用户数除以总用户数。代码如下：

SELECT ret_user_count / total_user_count AS retention_rate
FROM
(
SELECT COUNT(DISTINCT CASE WHEN next_date IS NOT NULL AND login_date = next_date THEN user_id ELSE NULL END) AS ret_user_count,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN next_date IS NOT NULL THEN user_id ELSE NULL END) AS total_user_count
FROM tmp_table
GROUP BY next_date
);

### 回答3：
在Hive中计算次日留存率，我们可以使用Hive的内置函数和语法来实现。

首先，我们需要确保用户访问数据已经导入到Hive表中。假设我们有一个名为user_logs的表，其中包含用户ID（user_id）和访问日期（visit_date）的字段。

接下来，我们可以使用Hive的语法来编写查询，计算次日留存率。以下是一个可能的实现示例：

-- 选择当天访问过的用户
SELECT DISTINCT user_id
FROM user_logs
WHERE visit_date = '当前日期';

-- 选择次日仍然访问过的用户
SELECT DISTINCT l.user_id
FROM user_logs l
JOIN
(
    -- 当天访问过的用户
    SELECT DISTINCT user_id
    FROM user_logs
    WHERE visit_date = '当前日期'
) d
ON l.user_id = d.user_id
WHERE l.visit_date = '次日日期';

-- 计算次日留存率
SELECT COUNT(DISTINCT l.user_id) * 100.0 / COUNT(DISTINCT d.user_id) AS retention_rate
FROM user_logs l
JOIN
(
    -- 当天访问过的用户
    SELECT DISTINCT user_id
    FROM user_logs
    WHERE visit_date = '当前日期'
) d
ON l.user_id = d.user_id
WHERE l.visit_date = '次日日期';

在上面的代码中，我们先选择当天访问过的用户，然后通过将用户ID与次日仍然访问过的用户ID进行匹配，筛选出次日留存的用户。最后，通过计算次日留存用户数占当天访问用户数的比例，得到次日留存率。

注意，代码中的"当前日期"和"次日日期"应替换为具体的日期，以便计算相应日期的次日留存率。