假设数据已经以SQL的形式加载进来对用户行为：用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。 行为类型：点击pv、购买buy、加购cart、fav收藏的数据中对跳失率(点击单页面即退出的用户/全部点击用户数）

要计算跳失率，需要对数据进行处理。首先，需要筛选出所有点击过的用户，然后记录这些用户在哪些页面进行了点击。接下来，再筛选出只点击了单页面的用户。最后，将这些用户的数量除以总点击用户数即可得到跳失率。

具体的SQL语句如下：

SELECT COUNT(DISTINCT t1.`用户ID`) / COUNT(DISTINCT t2.`用户ID`) AS 跳失率
FROM 表名 t1
JOIN (
    SELECT `用户ID`, COUNT(DISTINCT `商品ID`) AS 页面数
    FROM 表名
    WHERE `行为类型` = 'pv'
    GROUP BY `用户ID`
) t2 ON t1.`用户ID` = t2.`用户ID`
WHERE t1.`行为类型` = 'pv'
GROUP BY t1.`用户ID`
HAVING COUNT(DISTINCT t1.`商品ID`) = t2.`页面数`

解释一下上面的SQL语句：

1. 第一步是先筛选出所有点击过的用户，并记录这些用户在哪些页面进行了点击。这个子查询的结果是一个表，包含两列：用户ID和该用户点击的页面数。

SELECT `用户ID`, COUNT(DISTINCT `商品ID`) AS 页面数
FROM 表名
WHERE `行为类型` = 'pv'
GROUP BY `用户ID`

2. 第二步是将上述结果与原表连接起来，筛选出只点击了单页面的用户。这里使用了HAVING语句，它可以在GROUP BY之后对结果进行筛选。

WHERE t1.`行为类型` = 'pv'
GROUP BY t1.`用户ID`
HAVING COUNT(DISTINCT t1.`商品ID`) = t2.`页面数`

3. 最后一步是计算跳失率。将上述结果作为子查询，再用COUNT函数统计数量即可。

SELECT COUNT(DISTINCT t1.`用户ID`) / COUNT(DISTINCT t2.`用户ID`) AS 跳失率