相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...第5题：活跃用户统计 需求有日志如下，请写出代码求得所有用户和活跃用户的总数及平均年龄。...再通过在临时表中按用户分组，判断每个用户在连续两天内是否有访问记录，通过 COUNT 函数统计每组用户的数量。 通过 HAVING 关键字筛选出活跃用户，求出活跃用户总数。...最后，通过 AVG 函数求出所有用户和活跃用户的平均年龄。 思路二: 先使用内部查询对数据表test_sql.test5进行处理，将每个用户的最高年龄以及与当前日期的天数差统计出来。...对于每个用户的每个年龄最大值，查询该用户在该天数差内的数据条数，如果该用户在该天数差内有不小于2条数据，则该用户被视为在两天内多次访问，并且统计其平均年龄。
临时表概览 temp.hh_user_active：用户活跃信息表，存储了2021年每日活跃的用户ID。dt+uid为唯一值。...：用户练习信息表，存储了2021年每日练习的用户数据。..."}] 以上数据来源于python构造的，如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【SQL02】自动获取～ 常见的业务SQL实例 汇总统计 计算每个用户的活跃天数、练习次数、在...12月的活跃天数。...并筛选出活跃天数高于60天的用户，降序选择100个样本。
： 数据预览 首先输入公众号的 APPID 和秘钥之后，再次进入「微信公众号」主菜单的第一个菜单就改成数据预览： 这个界面可以显示的数据是最近24小时内的，通过用户订阅，消息统计，热门关键字，这三个方向让你对公众号的数据有个大体的了解...具体的数据就要到数据统计子菜单下了： 用户增长 用户增长可以显示一段时间内每日的用户订阅和取消订阅情况，以及据此算出来的取消率和净增长。...消息预览 消息预览显示一段时间内用户发个公众号的消息次数和人数，然后算出来的人均次数。 上图可以看出只要群发，公众号的活跃度是有着显著的提成的。...然后显示这段时间内各种类型消息的每天数据： 事件统计 继续细分，就是把所有的事件消息在细分一下，做一张饼图： 然后也是显示这段时间内的各种类型的事件消息的数据，和前面的消息统计类似，这里就不再重复了...菜单统计 菜单是事件消息中最重要的，这里再细分一下： 也有每个菜单的每日统计数据，也不再重复了。 文本统计 文本根据不同的回复类型细分一下： 也有不同的回复类型每日统计数据，也不再重复了。
拉新, 用户获取(Acquisition) 主要是从不同的渠道获取用户，产品有用户使用，解决用户来源的问题。...Promotion Cost是推广成本，Valid New Users 有效新用户。 3.2 意义： 获取有效新用户的成本是多少？ 如何选择正确的渠道优化投放； 渠道推广成本是多少，渠道成本的分布。...三.活跃(Activation)，用户喜欢用 1.日活DAU 1.1 定义：每日登录的用户数，有些是使用过核心功能的用户数。...6.用户活跃度 DAU/MAU 6.1定义：DAU/MAU 6.2意义： 反应用户每月访问产品的平均天数，如果DAU/MAU = 0.5，则用户每月平均访问天数就是 30 * 0.5 = 15天...产品对用户的黏性，值越高黏性越强 产品增长，稳定，衰退的趋势表现 用户平均活跃天数 四.留存(Retention) 1.用户留存 1.1 定义：统计时间周期内，新用户登录/使用在随后不同时间的登录/使用情况
AB实验主要分为两部分，第一部分搞清楚自己需要实验的场景，第二部分是基于不同的场景如何设计和开展实验。 1.实验准备 实验人群用户至少需要1000用户，不然实验参与的样本太少。...用户端：通过服务端可以控制实现，主要是服务端内容返回或者服务端配置生效场景：推荐算法内容，客户端有时间和服务端交互获取策略或者内容返回 编程实验—服务端 1.过服务端获取实验分组信息并控制配置生效或下发的实验...sum/au，按支付金额求实验活跃均值（选择pay_amount属性） 4 按...求每日活跃均值 sum/sum(dau)，某属性值求和/用户活跃天数。...sum/sum(dau)，按支付金额求每日活跃均值（选择pay_amount属性） 5 每日活跃均次 pv/sum(dau)，事件发生的总次数/用户活跃天数。...pv/sum(dau)，支付每日活跃均次=支付事件总次数/用户活跃天数 6 人均次数 事件的人均触发数。pv/uv，进组用户当前事件的总发生次数/进组用户上报当前事件的人数。
现在业务部门需要分析出以下问题： 1.计算2019年6月1日至今，每日DAU（活跃用户是指有登陆的用户） 2.分析每天领取红包的用户数、人均领取金额、人均领取次数，要考虑用户属性及领取红包未登录情况。...3.分析每个月按领红包取天数为1、2、3……30、31天区分，计算取每个月领取红包的用户数，人均领取金额，人均领取次数。...4.分析每个月领过红包用户和未领红包用户的数量 【分析思路】 1.计算2019年6月1日至今，每日DAU（活跃用户是指有登陆的用户） 每日DAU（有登陆的用户数）用到的表是“用户活跃表”。...【分析思路】 领取红包用到的表是“领取红包”表。出现“每个月”这样的字眼，和就要想到用分组汇总来解决此类问题，按“月份”分组。 使用month(日期)获取月份。...4.按条件统计数量的时候，要结合case语句和sum来统计数，例如之前课程里讲过的下面案例
，但是由于其在付费投放的流程中容易被拦截和修改，所以渠道包归因主要应用在自然新增用户的渠道归因中；剪贴板归因是在用户安装App之前将相关信息存储在用户剪切板中，安装成功后通过读取剪贴板内容来判断安装渠道...为了获取不同渠道实时新增用户数据，画像平台需要消费用户增长提供的实时数据流，该数据流中包含了新增用户的UserId、渠道来源和注册时间。...增长广告投放团队可以针对性地提高该渠道的投放力度，用最小的成本获取到最有价值的用户。...为了满足灵活的人群圈选需求，在画像平台需要新增“距今最近一次活跃天数”标签，该标签属于离线统计类标签，其标签数值表达了用户最近一次活跃距离当前的天数。...该标签支持按数值范围筛选用户，比如筛选出距今最近一次活跃天数在15天到30天内的用户；人群圈选过程中还可以结合其他标签进行精细化筛选，比如找出指定地域、年龄段下最近未活跃的用户。
一路走来，随着问题加深，发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少，相信不少朋友和我一样，日积月累才是最有效的学习方式！ 每日语录 学习！还是他娘地学习！ 第26题 中级题: 活跃时长的均值 1....请写出原因和您的思考 – 数据对应的sql是什么? 思路分析 (1) 在过去一个月内,曾连续两天活跃的用户 找到过去一个月内所有活跃的用户和日期。...计算每个用户相邻两天活跃日期之间的时间差。 筛选出时间差为1天的用户。 (2) 有人想了解在过去一个月中,不同人才级别用户的活跃频次差异 找到过去一个月内所有活跃的用户和日期。...按照用户的职业水平分组，计算每组用户的平均活跃天数。 比较不同职业水平用户组的平均活跃天数，以了解它们之间的差异。...-- 建表 -- 表1 dau 记录了每日脉脉活跃用户的uid和不同模块的活跃时长 create or replace temporary view dau(d, uid, module, active_duration
渠道好不好：通常产品都会从多个渠道去获取用户（预装、store、信息流、SEM……等等），每个渠道获取用户的成本不一样，新用户的质量更是参差不齐。...其中，成本计算一种方式为： 60日内每日成本 = 获取新付费用户总成本 / 新用户中转化为付费用户人数 （新用户中转化为付费用户人数，每天的累计付费人数在增加，所以成本在减缓； 人数的增长服从logit...2 不同LTV计算方式 LTV = 每日价值（动态） * 存续天数（动态留存） 这个公式就好比：路程 = 速度 * 时间，，优点就是非常好理解，缺点也非常明显，就是非常理论化。...2.1 几种常见的计算方式 参考：生命周期价值LTV预测 2.1.1 LT*活跃ARPU 计算方式： 单用户的在时间范围内的活跃天数（LT），预测LT主要是对留存率衰减趋势的预测，可参考我之前文章：Excel...除了已知的14天数据，还可以参考该渠道之前的3个月数据，然后对于对这3个月的ARPUDAU做时间衰减（时间越近，越能反应当前产品的商业收入现状），累积到ARPUDAU计算中，对14天得出的数据结果进行修正
社交用户的目的性在减弱，获取新闻资讯、分享心情以及获取实用信息依然是大家使用社交媒体的主要诉求。并且，社交媒体用户更加注重社交中隐私的保护，减少互动。 ?...用户关注公众号主要目的是获取资讯41.1%，其实是方便生活36.9%和学习知识13.7%。 ? 微信热门订阅号按内容分类中，娱乐，健康生活，新闻资讯以及美容时尚类订阅号占据了80%的份额。...除日常发帖，42%的订阅号还会通过微社区或微讨论功能与粉丝互动。其中，娱乐类内容最受微信用户的追捧。 ? ?...高粘性用户数量占比持平，总量增加：从整年用户登陆情况来看，全年月均登陆天数在15天以上的高粘性用户占比较2013年相比基本持平为32.11%。...微博用户每日发布的博文数据中不难看出，微博用户发布博文行为主要集中于一般用户活动时间内（6点至24点间），而博文发布的最高点位于晚间时分，其中22-23点间为用户发布博文的最高时段。 ?
前言 业务已基于Redis实现了一个高可用的排行榜服务，长期以来相安无事。有一天，产品说：我要一个按周排名的排行榜，以反映本周内用户的活跃情况。于是周榜（按周重置更新的榜单）诞生了。...本以为可长治久安了，又有一天，产品体验业务后说：我想要一个最近7天榜，反映最近一段时间的用户活跃情况，不想让历史的高分用户长期占据榜首，可否？于是，滚动榜（最近N期榜）的需求诞生了。...实现上，可以每日生成一个滚动榜S和当天日榜R，加分时同时写入S和R，每日零点后跑工具将前N-1天数据累加写入当日滚动榜S。 这个方案的优点是直观，实现简单。...但缺点也很明显，一是每日一个滚动榜，消耗内存较多；二是数据更新不实时，需要等待离线作业完成累加后S中的数据才完全正确；三是时间复杂度高，7天榜还好，只需要读过去6天数据，如果是100天榜，该方案需要读过去...滚动榜的计算需要每日保留一个日榜，如果滚动周期较长，则可能单机内存容量不足以容纳所有需要的榜单。 考虑到历史日榜数据是不会变更的，因此不在lua脚本中读取历史日榜数据也无一致性问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 DAU / MAU值越大，说明app用户黏性越高！...1.基本概念 DAU 和 MAU DAU（Daily Active User）,日活跃用户数 MAU（Monthly Active User）,月活跃用户数 2.举个 1.如果每天活跃用户都是同样用户...，例如每日活跃10万（DAU=10万），那月活跃也都是这10万用户（MAU=10万），DAU/MAU 接近1，也就是100%，这样的app用户黏性极高，比如微信！...2.如果每天活跃用户都是不一样的用户，例如每日活跃10万（DAU=10万），月活跃为30 * 10万（MAU=30*10万），DAU/MAU为1/30，这样的app用户黏性极低！...3.黏性指标计算公式 DAU/MAU 过去一天的DAU/过去一月的MAU 月平均活跃天数 过去一月每天DAU之和/过去一月MAU 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据： Acquisition（获取）、Activation（活跃）、Retention（留存）、Revenue（收益）、Refer（传播） ?...上图为AARRR模型中的基本数据，我们再对以往数据进行总结： 日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。...日活跃用户：DAU；每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。...用户活跃度：DAU/MAU；主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度，人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。...用户获取成本：CAC；用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。
接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据： Acquisition（获取）、Activation（活跃）、Retention（留存）、Revenue（收益）、Refer（传播） 上图为AARRR...模型中的基本数据，我们再对以往数据进行总结： 日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。...日活跃用户：DAU；每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。...用户活跃度：DAU/MAU；主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度，人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。...用户获取成本：CAC；用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。
接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据： Acquisition（获取）、Activation（活跃）、Retention（留存）、Revenue（收益）、Refer（传播） 上图为AARRR...模型中的基本数据，结合小白学运营数据篇的系列文章，我们再对以往数据进行总结： 日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。...日活跃用户：DAU；每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。...用户活跃度：DAU/MAU；主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度，人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。...用户获取成本：CAC；用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。
因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以。...六、离线指标 日活/周活/月活统计：（每日的根据 key 聚合，求 key 的总数） 用户新增：每日新增（每日活跃设备 left join 每日新增表，如果 join 后，每日新增表的设备 id 为空，...后台访问是否稳定） 页面单跳转化率统计 获取点击下单和支付排名前 10 的品类 各类产品季度复购率 七、实时指标 每日日活实时统计 每日订单量实时统计 一小时内日活实时统计 一小时内订单数实时统计 一小时内交易额实时统计...活跃用户指标 我们经常会算活跃用户，活跃用户是指至少连续 5 天登录账户的用户，返回的结果表按照 id 排序。...用户留存率 首先用户留存率一般是面向新增用户的概念，是指某一天注册后的几天还是否活跃，是以每天为单位进行计算的。
基本命令 常用命令 作用 1、getbit key offset 用于获取Redis中指定key对应的值，中对应offset的bit 2、setbit key key offset value 用于修改指定...Getbit Redis Getbit 命令用于对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)。...应用场景 统计当日活跃用户 每日活跃统计创建一个bitmap键，当用户活跃了根据用户id的偏移量来设置对应的位为1 用户签到 每个用户创建一个位图的键，以某一天为基础，之后的天数距离这一天的天数为偏移量...，如果用户点击了签到，则设置对用的偏移位为1。...此时，可以在缓存层之前，添加一个布隆过滤器，布隆 过滤器看作是一个bitmap，sku作为offset值，如果商品真实存在，bit值设为1。
【用户表】ubs_user_profile_di 当日活跃用户，ds+uid为唯一key，每个用户每日仅有一条数据。...表结构如下： 【购物消费流水表】ubs_sales_di 当日用户消费详细数据，每一条代表用户购买一次商品，用户每日可购买多次商品。...表结构如下： 01 题目1 考核点：单表处理类问题 难度系数：1星 题目：计算20220501日，各年龄活跃用户数，筛选用户数>10000的年龄，并按照用户数降序排列。...rank --用于筛选首次 ,lead(ds, 1, 'NULL')over(partition by uid order by report_time asc) as ds_next --用户获取下次购买日期...select count(distinct if(ct>=3, uid, null))/count(distinct uid) as 3days_uv_rate from --步骤4：计算用户每次连续消费的天数
留存 这部分我们主要介绍留存和活跃相关的数据指标，属于经典的AARRR模型（用户获取、激活、留存、付费和自传播）中的AR阶段。 2.1....日活跃DAU（Daily Active Users）：统计所选时期内，每日成功登录游戏的玩家数量 周活跃WAU（Weekly Active Users）：统计所选时期内，当日往前推7日（当日计入天数）期间内...、日常周常任务等等形式）都可以促进玩家复登活跃，关于如何促进玩家活跃，有空我们专题科普下。。...付费金额：统计所选时期内，每日玩家成功充值的金额总值 付费次数：统计所选时期内，每日玩家成功充值总次数 付费人数：统计所选时期内，每日成功充值的玩家数量，去重 付费率：统计所选周期内，付费人数 / 活跃人数.../当月活跃玩家数量 ARPPU（日）：Average Revenue Per Pay User 每付费用户平均收入，指当天时间内，游戏能从付费玩家身上获取收益的能力。
2019-02-12号看02-11的留存率：新增200人，12号的留存率是20%； 站在2019-02-13号看02-12的留存率：新增100人，13号即一天后留存率是25%； 用户留存率的分析：昨日的新增且今天是活跃的.../ 昨日的新增用户量 如今天11日，要统计10日的 用户留存率---->10日的新设备且是11日活跃的 / 10日新增设备 分母：10日的新增设备(每日活跃 left join 以往新增设备表(...层（每日留存用户明细表dws_user_retention_day） 用户1天留存的分析：===>> 留存用户=前一天新增 join 今天活跃 用户留存率=留存用户/前一天新增 创建表：dws_user_retention_day.../dws_user_retention_day/' ; 导入数据（每天计算前1天的新用户访问留存明细） from dws_uv_detail_day每日活跃设备 ud join dws_new_mid_day...最近3周连续活跃的用户：通常是周一对前3周的数据做统计，该数据一周计算一次。
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