首先，使用子查询将原始数据表（假设为try123）按照用户ID和日期进行分组，并计算每个用户的第一天日期（firstday）和日期差（diff）。接下来，外部查询根据firstday进行分组，并使用聚合函数sum和条件判断函数if来计算新增、次日、七日和三十日留存的数量。其中，if(diff=0,1,0)表示如果diff等于0，则返回1，否则返回0。最后，通过除法运算计算次日、七日和三十日留存率，即对应留存数量除以新增数量。最终的查询结果按照firstday进行排序，并显示新增、次日、七日和三十日留存的数量以及对应的留存率。

举例如下：

我们选择一个广告转化的场景来计算转化率。假设我们有以下三个阶段的转化数据：点击广告的用户数、进一步进行购买的用户数和最终完成购买的用户数。

首先，我们需要创建一个名为"conversion"的表来存储转化数据，包括三个阶段的用户数。可以使用以下MySQL代码创建表：

CREATE TABLE conversion (

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

ad_clicks INT,purchases INT,completed_purchases INT);

然后，我们可以插入一些示例数据来进行计算。假设我们有以下数据：

• 点击广告的用户数：1000

• 进一步进行购买的用户数：200

• 最终完成购买的用户数：50

可以使用以下MySQL代码插入数据：

INSERT INTO conversion 

(ad_clicks, purchases, completed_purchases)VALUES (1000, 200, 50);

接下来，我们可以使用MySQL代码计算每个阶段的转化率和整体转化率。以下是示例代码：

SELECT

ad_clicks AS "点击广告的用户数",

purchases AS "进一步进行购买的用户数",

completed_purchases AS "最终完成购买的用户数",

purchases / ad_clicks AS "点击转化率",

completed_purchases / ad_clicks AS "整体转化率"FROM

conversion;

执行以上代码后，将返回一个包含转化数据和转化率的结果集，你可以根据实际的数据和需求进行相应的调整。

了解更多数据分析知识、与更多优秀的人一起进群交流请扫码