分析中留存是個非常重要的指標，很多資料分析平台都提供留存資料的web端展現服務
那麼，如何基於乙個使用者行為表，用mysql得到留存資料呢？
基於乙個日常的使用者行為表（比如登陸，測量等），用mysql直接求得使用者的留存情況
這是我一直想做的一件事，之前一直沒有好的方案，直到這次成功實踐了一次。
我的分析按照月留存進行，掌握原理後，你可以輕鬆的改為日留存或周留存。
以下是總體思路的乙個思維導圖：
基礎只要一張明細的測量表，記錄使用者每天的測量情況，包含使用者sn測量值和測量時間等 table bak
總體的思路就是：
要得到一張最終的核心表，留存分析的sql**，可以直接基於這個表執行
tmp_pressure_mea_detail，這個表包含所有需要分析的月份情況，比如2023年1月到2023年12月，使用者數是1萬，這個表就會有12萬行資料.
month ,terminal_sn ,mea_cnt, first_mea_month ,diff_month_first_mea_month
月份，使用者sn（使用者的唯一標識）,該月份的測量次數，diff_month_first_mea_month(當前月份是該使用者開始測量月份後的第幾個月，)
2017-07, sn001, 13 , 2017-01 ,7
就是指，2023年7月份，使用者sn001的測量次數是13次，他開始測量的月份是2017-01，這個月份是他開始測量後的第7個月
當然過程中，會有一些小問題，都需要乙個個解決，因為要得到這個最終的核心表，先需要建立幾個其他的過程表，特別是t3 cross join的應用
以下**表示：
每個月的月份，開始測量的使用者數，第二個月的留存數，留存率
其他月份，只需要修改diff_month_first_mea_month 的值即可
select first_mea_month ,count(distinct(terminal_sn)) as mea_pat_cnt
, sum(if(diff_month_first_mea_month = 2 and mea_cnt >0,1,0)) as 2ed_retenion_cnt
, concat(round( (sum(if(diff_month_first_mea_month = 2 and mea_cnt >0,1,0)) / count(distinct(terminal_sn))) * 100,0),'%') as retent
from
( select *
from analysis.tmp_pressure_mea_detail
where diff_month_first_mea_month > 0
and mea_cnt is not null -- 等同於mea_cnt > 0
order by terminal_sn ,month
) aa
group by first_mea_month
所以完整的sql**，5元有償分享了。
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