Oracle三日留存率指标分析（oracle三日留存率）

Oracle三日留存率指标分析

近年来，数据分析的重要性越来越被重视，而在数据分析的前提下，指标分析显得尤为关键。对于数据分析人员来说，了解并掌握各种指标分析方法将帮助他们更好的了解数据和业务，从而更好地为业务提供支持和决策。其中，Oracle三日留存率指标是指在用户第一次访问应用程序后，当用户在三天内再次打开该应用程序的概率。此指标可以为运营人员提供有价值的信息，帮助他们更好地了解用户的习惯和需求，进而制定更有针对性的运营策略。

下面我们将以Oracle三日留存率指标为例，探讨如何进行数据分析和指标计算。我们需要使用 SQL 语句查询出所有的用户数据信息，并保存到一个临时表中。具体查询代码如下所示：

“`sql

CREATE TEMPORARY TABLE tmp_user_engagement AS

SELECT user_id,

event_time,

event_type

FROM user_engagement;

上述代码中创建了一个临时表 tmp_user_engagement，该表将包含用户 ID、事件时间以及事件类型。具体情况会根据业务场景而定。我们可以通过添加不同的部分来将查询结果调整为所需要的格式或数据结构。

接下来，我们需要使用 SQL 查询语句计算三日留存率。SQL 计算代码如下：

```sql
WITH user_day_1 AS (
    SELECT distinct user_id 
    FROM tmp_user_engagement 
    WHERE event_time >= '2019-01-01' 
          AND event_time 
),
user_day_2 AS (
    SELECT distinct user_id 
    FROM tmp_user_engagement 
    WHERE event_time >= '2019-01-02' 
          AND event_time 
),
user_day_3 AS (
    SELECT distinct user_id 
    FROM tmp_user_engagement 
    WHERE event_time >= '2019-01-03' 
          AND event_time 
)
SELECT 
  (SELECT count(*) FROM user_day_1)
    - (SELECT count(*) FROM user_day_1 WHERE user_id NOT IN (SELECT user_id FROM user_day_2)) 
    - (SELECT count(*) FROM user_day_1 WHERE user_id NOT IN (SELECT user_id FROM user_day_3))
AS three_day_retention_rate;

上述代码中，WITH 字句定义了返回用户 ID 的 3 个子查询。这 3 个子查询分别代表了用户第一、二、三天访问应用程序后打开的用户 ID，即 user_day_1、user_day_2、user_day_3。接下来，使用 count 函数和 IN 子查询计算三日留存率。具体而言，首先确定了在默认日期范围内，第一天访问应用程序的用户总数（user_day_1），然后排除了根据第二天和第三天用户 ID 计算得出的用户（即非留存用户），即今天访问、明天访问、后天访问的用户数量（user_day_1 WHERE user_id NOT IN (SELECT user_id FROM user_day_2)）。通过相减计算三日留存率。

当然，要更精确地计算留存率，我们还可以借助 Python、R 等编程语言进行进一步处理。以下是 Python 代码示例：

“`python

import pandas as pd

users = pd.read_csv(r’user_engagement.csv’) # 读取 CSV 文件

users.event_time = pd.to_datetime(users.event_time) # 转换时间格式

users[‘date’] = users.event_time.dt.floor(‘d’) # 按日期截取

dates = users.date.unique() # 获取所有日期

day_1_users = set(users[users.date == dates[0]].user_id.unique()) # 获取第一天访问用户 ID 集合

three_day_retention = []

for i in range(1,4):

retned_users = set(users[users.date == dates[i]].user_id.unique()) & day_1_users

retention_rate = len(retned_users) / len(day_1_users)

three_day_retention.append(retention_rate)

上述代码中，首先使用 pandas 读取 user_engagement.csv 数据文件，并将 event_time 字段转换为时间格式。接下来，按日期截取事件时间，获取第一天访问的用户 ID 集合，并遍历日期，计算留存率。具体而言，三个子查询分别代表了用户第一、二、三天访问应用程序后打开的用户 ID，即 user_day_1、user_day_2、user_day_3。接下来，使用 count 函数和 IN 子查询计算三日留存率。具体而言，首先确定了在默认日期范围内，第一天访问应用程序的用户总数（user_day_1），然后排除了根据第二天和第三天用户 ID 计算得出的用户（即非留存用户），即今天访问、明天访问、后天访问的用户数量（user_day_1 WHERE user_id NOT IN (SELECT user_id FROM user_day_2)）。通过相减计算三日留存率。

除了使用 SQL 和 Python 进行数据分析和指标计算以外，还有其他数据分析工具和方法可供选择，如 R、Excel 等。通过合理选择工具和方法，可以使指标计算更为准确、高效，并进一步帮助运营人员了解用户需求，制定更有针对性的营销策略。