怎么用SQL分析连续登录流失_SQL分析连续登录流失模式

通过SQL分析用户连续登录流失，首先计算相邻登录日期差值，识别连续登录序列的起始与结束，进而确定用户流失时间点。实际应用于游戏、电商、在线教育等领域，结合登录频率、会话时长、行为完成率等指标可更全面评估用户活跃度与流失风险。

SQL分析连续登录流失，本质上就是找出哪些用户在连续登录一段时间后停止了登录，并识别出他们流失的具体时间点。关键在于如何利用SQL处理时间序列数据，找到连续登录的起始和中断。

解决方案：

要分析连续登录流失，需要一张包含用户登录信息的表，假设表名为

user_login

user_id

login_date

1. 计算每个用户的登录日期差： 首先，需要计算每个用户相邻两次登录日期之间的差值。这可以通过窗口函数实现。

   WITH LoginDiff AS (
     SELECT
       user_id,
       login_date,
       login_date - LAG(login_date, 1, login_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS date_diff
     FROM
       user_login
   )
   SELECT * FROM LoginDiff;

   登录后复制

   这里，

   LAG()

   登录后复制
   函数用于获取每个用户上一次的登录日期，然后计算当前登录日期与上一次登录日期的差值。如果这是用户的第一次登录，

   LAG()

   登录后复制
   函数会返回

   login_date

   登录后复制
   本身，

   date_diff

   登录后复制
   将为0。

2. 识别连续登录的起始点： 接下来，我们需要识别出每个用户连续登录的起始点。如果

   date_diff

   登录后复制
   大于1，则表示该登录日期是一个新的连续登录序列的开始。

   WITH LoginDiff AS (
     SELECT
       user_id,
       login_date,
       login_date - LAG(login_date, 1, login_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS date_diff
     FROM
       user_login
   ),
   LoginGroups AS (
     SELECT
       user_id,
       login_date,
       CASE WHEN date_diff > 1 THEN 1 ELSE 0 END AS new_group,
       SUM(CASE WHEN date_diff > 1 THEN 1 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS group_id
     FROM
       LoginDiff
   )
   SELECT * FROM LoginGroups;

   登录后复制

   new_group

   登录后复制
   列标记了每个新的连续登录序列的开始，

   group_id

   登录后复制
   列则为每个连续登录序列分配了一个唯一的ID。

3. 计算每个连续登录序列的开始和结束日期： 现在，我们可以计算每个连续登录序列的开始日期和结束日期。

   WITH LoginDiff AS (
     SELECT
       user_id,
       login_date,
       login_date - LAG(login_date, 1, login_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS date_diff
     FROM
       user_login
   ),
   LoginGroups AS (
     SELECT
       user_id,
       login_date,
       CASE WHEN date_diff > 1 THEN 1 ELSE 0 END AS new_group,
       SUM(CASE WHEN date_diff > 1 THEN 1 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS group_id
     FROM
       LoginDiff
   ),
   LoginRanges AS (
     SELECT
       user_id,
       group_id,
       MIN(login_date) AS start_date,
       MAX(login_date) AS end_date,
       COUNT(*) AS consecutive_days
     FROM
       LoginGroups
     GROUP BY
       user_id,
       group_id
   )
   SELECT * FROM LoginRanges;

   登录后复制

   这里，我们使用

   MIN()

   登录后复制
   和

   MAX()

   登录后复制
   函数计算每个连续登录序列的开始日期和结束日期，并使用

   COUNT(*)

   登录后复制
   计算连续登录的天数。
   

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4. 识别流失用户： 最后，我们可以识别出流失用户，即那些在某个连续登录序列结束后没有再次登录的用户。这需要与一个“活跃用户”的概念结合起来，例如，如果用户在过去30天内没有登录，则认为该用户已流失。

   WITH LoginDiff AS (
     SELECT
       user_id,
       login_date,
       login_date - LAG(login_date, 1, login_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS date_diff
     FROM
       user_login
   ),
   LoginGroups AS (
     SELECT
       user_id,
       login_date,
       CASE WHEN date_diff > 1 THEN 1 ELSE 0 END AS new_group,
       SUM(CASE WHEN date_diff > 1 THEN 1 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS group_id
     FROM
       LoginDiff
   ),
   LoginRanges AS (
     SELECT
       user_id,
       group_id,
       MIN(login_date) AS start_date,
       MAX(login_date) AS end_date,
       COUNT(*) AS consecutive_days
     FROM
       LoginGroups
     GROUP BY
       user_id,
       group_id
   ),
   LastLogin AS (
     SELECT
       user_id,
       MAX(login_date) AS last_login_date
     FROM
       user_login
     GROUP BY
       user_id
   )
   SELECT
     lr.user_id,
     lr.end_date AS last_consecutive_login,
     ll.last_login_date,
     CASE WHEN ll.last_login_date < CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days' THEN 'Churned' ELSE 'Active' END AS status
   FROM
     LoginRanges lr
   JOIN
     LastLogin ll ON lr.user_id = ll.user_id
   WHERE lr.end_date = (SELECT MAX(end_date) FROM LoginRanges lrx WHERE lrx.user_id = lr.user_id);

   登录后复制

   这里，我们首先计算每个用户的最后一次登录日期，然后将该日期与当前日期进行比较，如果超过30天，则认为该用户已流失。

连续登录流失分析有哪些实际应用场景？

连续登录流失分析的应用场景非常广泛，尤其是在依赖用户活跃度的产品和服务中。比如，游戏公司可以用它来监控玩家的流失情况，及时发现并解决可能导致玩家离开的问题，例如游戏难度过高、活动吸引力不足等。电商平台可以利用它来分析用户购物习惯的变化，了解用户是否因为商品质量、价格或服务等原因不再活跃，从而优化商品推荐和客户服务。对于在线教育平台，它可以帮助识别学生学习积极性的变化，及时提供辅导和支持，提高课程完成率。金融科技公司则可以利用它来监控用户对金融产品的兴趣，了解用户是否因为风险承受能力、收益预期或其他原因停止使用产品，以便调整产品策略和风险控制。

如何优化SQL查询以提高连续登录流失分析的效率？

优化SQL查询效率的关键在于减少数据扫描和计算量。首先，对

user_login

user_id

login_date

WHERE

WHERE DATE(login_date) = '2023-01-01'

WHERE login_date >= '2023-01-01 00:00:00' AND login_date < '2023-01-02 00:00:00'

LoginDiff

EXPLAIN

除了连续登录天数，还有哪些指标可以用于更全面地分析用户流失？

除了连续登录天数，还有很多指标可以帮助我们更全面地分析用户流失。例如，登录频率可以反映用户的使用习惯，登录频率下降可能预示着用户活跃度降低。会话时长可以反映用户对产品的参与程度，会话时长缩短可能意味着用户兴趣减退。关键行为完成率可以反映用户是否成功体验了产品的核心功能，例如，电商用户的购买转化率、社交用户的互动率等。用户活跃天数可以反映用户在一段时间内的活跃程度，例如，过去7天、30天或90天的活跃天数。用户价值可以通过用户的消费金额、贡献内容等指标来衡量，高价值用户的流失需要特别关注。此外，还可以结合用户画像数据，例如，年龄、性别、地域、兴趣等，分析不同用户群体的流失原因。

以上就是怎么用SQL分析连续登录流失_SQL分析连续登录流失模式的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！