前语
Tableau的实质仍是辅佐剖析、辅佐作业，剖析思想不行少。所以在共享Tableau技术之外，也会共享些有关剖析技术的内容，一致更新入“Janie碎谈”模块中。
这篇文章是我花了好几个晚上仔仔细细写的，自己假造的数据，自己画的图，自己写的代码。一方面写的进程中会促进我进入更深层次的考虑，边改善边学习边前进；另一方面独乐乐不如众乐乐，共享出来咱们一同前进，趁便也帮我指出缺乏。
网上有关留存的文章许多，这篇不敢说是最全的，但最起码是较全的。因为上班加带娃，又要坚持原创，又要精密的预备每一篇干货，所以大约一周一更。如有做的缺乏的当地，请于后台留言，催促我改善，以共享更有价值的干货。
在这个用户为大的互联网国际中，咱们一同发现更多有意思的点……
目录
互联网企业面对的留存问题
什么是留存剖析
留存剖析常用口径
留存剖析的适用场景
留存剖析参阅代码
留存下降的可能性原因
留存剖析办法
事例实攻
流量盈利见顶、拉新本钱高
在极易同质化的今日，流量竞赛着实剧烈，进步用户留存的重要性显而易见，且存量用户的获客本钱远远低于拉新本钱。
新用户较易丢失
企业大规模投广告、做活动，高额开销锁不住新用户，长时刻可持续发展有些无力，只管眼前利益治标不治本。
留存率：某日用户数在第N日仍发动该App的用户份额，留存剖析即剖析用户随时刻改变的活泼状况。获取用户仅仅第一步，留住用户才是一切产品最终目标。
能够理解为：由初期的摇晃用户转化为忠实&安稳用户的进程。留存率越高，阐明用户对产品越有激烈的依靠感。
可分为三个阶段：
初期：新用户刚注册，用户留存下降较快，需快速让用户感受到产品中心价值。
中期：新用户沉积下来，构成活泼用户。此刻需剖析活泼留存，加强中心功用，培育用户对产品的运用习气。
后期：考虑产品中心价值，做好产品迭代与优化。
从时刻维度区分：
常见的的有：次日留存、3日留存、7日留存、30日留存、周留存、月留存
从用户维度区分：
常见的的有：新用户留存、活泼留存
图解如下：
以新用户留存为例
次日留存率=（某日新增的用户中，在注册的第2天还进行登录的用户数）/ 该日新增用户数
3日留存率=（某日新增用户中，在注册的第3天还进行登录的用户数）/ 该日新增用户数
7日留存率=（某日新增的用户中，在注册的第7天还进行登录的用户数）/ 该日新增用户数
30日留存率=（某日新增的用户中，在注册的第30天还进行登录的用户数）/ 该日新增用户数
1周后留存率=（某周新增的用户中，在注册的第2周还进行登录的用户数）/ 该周新增用户数
2周后留存率=（某周新增的用户中，在注册的第3周还进行登录的用户数）/ 该周新增用户数
1月后留存率=（某月新增的用户中，在注册的第2月还进行登录的用户数）/ 该月新增用户数
2月后留存率=（某月新增的用户中，在注册的第3月还进行登录的用户数）/ 该月新增用户数
以活泼留存为例
次日留存率=（某日登录的用户中，在第2天还进行登录的用户数）/ 该日登录用户数
3日留存率=（某日登录用户中，在第3天还进行登录的用户数）/ 该日登录用户数
7日留存率=（某日登录的用户中，在第7天还进行登录的用户数）/ 该日登录用户数
30日留存率=（某日登录的用户中，在第30天还进行登录的用户数）/ 该日登录用户数
1周后留存率=（某周登录的用户中，在第2周还进行登录的用户数）/ 该周登录用户数
2周后留存率=（某周登录的用户中，在第3周还进行登录的用户数）/ 该周登录用户数
1月后留存率=（某月登录的用户中，在第2月还进行登录的用户数）/ 该月登录用户数
2月后留存率=（某月登录的用户中，在第3月还进行登录的用户数）/ 该月登录用户数
日留存率
快速判别产品是否投合市场需求，比方新手对产品的UI规划、功用设置、新手引导等的体会是否满足，是否需做调整。
快速判别用户粘性，比方用户是否更易受促销活动的影响等等。
周留存率
判别用户忠实度，用户此刻对产品根本已有完好的体会。一整套流程体会下来，持续拜访的用户可判别为潜在忠实用户。
剖析用户再次拜访的原因，找出产品最能稳固用户的点，且参阅此点以一向之，拓宽应用到更多的用户身上，促进更多的用户留下来。
月留存率
评价迭代与优化的作用。砍掉留存率低的产品功用，进行迭代优化。
有些互联网公司面试会出留存SQL题型，该代码仅供参阅。
代码运转成果
语法环境：SparkSql或Impala，其他环境也能够，仅仅单个函数会略有不同，替换单个函数即可，无需更改代码结构。
参阅代码如下：
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