留存率是指在一定时间内，用户或客户继续使用产品或服务的比例。它是衡量用户忠诚度和产品或服务质量的重要指标之一。
留存率可以分为不同类型，如日留存率、周留存率、月留存率等，具体取决于所关注的时间段。通常情况下，留存率会随着时间的推移而逐渐下降，因为部分用户或客户可能会流失或停止使用产品或服务。
留存率的计算公式如下：
留存率 = （当前时间段内继续使用产品或服务的用户数 / 上一个时间段的用户总数） × 100%
留存率的高低可以反映产品或服务的吸引力和用户满意度。较高的留存率意味着用户对产品或服务的黏性较强，对企业而言，可以带来更稳定的收入和更高的用户生命周期价值。
通过监测和分析留存率，企业可以了解用户的使用习惯、需求和偏好，进而优化产品或服务，提升用户体验，增加用户黏性，减少用户流失，促进业务的可持续发展。
--查询数据新增/次日/七日/三十日留存情况，以下为示例代码：
select firstday,
sum(if(diff=0,1,0)) as 新增,
sum(if(diff=1,1,0)) as 次日留存,
sum(if(diff=6,1,0)) as 7日留存,
sum(if(diff=29,1,0)) as 30日留存,
sum(if(diff=1,1,0))/sum(if(diff=0,1,0)) as 次日留存率,
sum(if(diff=6,1,0))/sum(if(diff=0,1,0)) as 7日留存率,
sum(if(diff=29,1,0))/sum(if(diff=0,1,0)) as 30日留存率
from( select user_id, 日期, min(日期)over(partition by user_id order by 日期) as firstday,
datediff(日期, min(日期)over(partition by user_id order by 日期)) as diff
from try123
group by user_id, 日期
) as T
group by firstday
order by firstday;
解读如下：
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。
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