牛客大会员

思路解析：①统计每人最近一次和最早一次登录日期②统计每人非当天的最近一次登录日期last_2_dt③统计最大登录日期，记为当前日期④统计总用户数⑤计算每个用户最近登录日期、最早登录日期、非当天最近登录日期距今天数⑥计算每人所属用户活跃层级⑦统计每个层级的人数和占比⑧按要求对结果后处理：排序并保留小数位数 SELECT user_grade, COUNT(uid) as num, ROUND(COUNT(uid) / MAX(user_cnt), 2) as ratio FROM ( SELECT uid, user_cnt, CAS...

关键知识点：dense_rank，distinct，date_sub，count/max，case when，order by 思路解析：①用窗口函数dense_rank对每个用户的登录按登录日期升序进行编号②用date_sub计算每次登录的向前偏移编号天数后的基准日期，保证连续两天登录的记录的基准日期相同③统计每个基准日期对应连续登录天数④计算每个用户最大的连续登录天数⑤用case when生成最大登录天数对应的区间值⑥按区间值分组，统计每个区间内的用户数 select CASE WHEN max_login_days = 1 THEN '未连续登录' ...

关键知识点：count(distinct)，having，max，timestampdiff，join，order by xxx desc 思路解析：①按用户分组，统计每个用户登录天数和登录次数，并筛选满足条件的分组②统计每个用户最后一次登录日期③统计全表最大日期作为当前日期④关联同一个用户的各个字段值⑤筛选最后一次登录日期距今30天及以上的用户⑥按要求排序输出 select uid, days, times from ( select uid, days, times, last_login_dt, cur...

关键知识点：left join，date_sub，min/count，date_format，if，distinct，concat 思路解析：①用min取出每个用户作为新户的日期②自关联上第二天也登录了的用户，生成一个新字段次日留存③生成一个是否新户字段，逻辑是判断登录日期是否为新户日期④用date_format对登录日期处理，筛选22年8月的记录⑤计算次日留存率：次日又登录了的用户数除以当天登录了的用户数⑥计算新户次日留存率：新户&次日又登录了的用户数除以新用户数⑦对结果处理：按日期排序，并保留两位小数round(x, 2) SELECT login_date, ROUND...

关键知识点：min，avg，count，distinct，if，concat 思路解析：先用min统计出每个用户最早登录日期，记为该用户作为新用户的日期；再用join将每次登录的记录中该用户作为新户日期关联起来，这里做了一个distinct操作是对一天登录多次的用户记录去重；最后按日期分组，计算每天登录日期为注册日期（即新用户）数量占该天总用户的占比，用round对结果后处理并concat一下百分号并排序。 select login_date as dt, count(1) as total_user_num, concat( round(100 * avg(IF(log...

关键知识点：join，max/min/count(distinct)，DATEDIFF，round 思路解析：先统计每个人最早登录日期和登录天数，关联表中最大日期作为当天，计算每个人从第一次登录到当天内平均活跃天数，乘以7就是一周平均活跃天数了。 select uid, round(7 * active_days / DATEDIFF(cur_dt, first_dt), 2) as active_period from ( select uid, min(login_date) as first_dt, count(distinct ...