如何进行用户群组分析SQL？4个简单的步骤
群组分析是一个有价值的过程，它使你能够提取与客户流失、产品参与度、产品价值等相关的可操作的洞察力。无论技术或领域如何，队列分析为移动应用、基于云的工具、电子商务、在线游戏平台、数字营销和安全服务提供大量的数据评估能力。这种方法是处理、分析和分类数据的一种独特而强大的方式。
这篇文章将向你介绍队列分析和保留。它还将解释执行队列分析SQL的一步步过程。此外，文章还将详细介绍这种方法的各种应用。请继续阅读，以了解更多关于留存和队列分析的信息!
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什么是队列分析？
为了理解群组分析的重要性，你需要首先掌握什么是群组？群组是通过使用一个共同的特征将用户分组来形成的。这意味着队列分析是对多个队列（即客户群）的分析，目的是为了更深入地了解用户的行为、购物模式、市场趋势等。
执行队列分析SQL很容易，你可以用它来改善某些业务领域，因为它可以使用户顺利入职，加强产品开发，并促进数据驱动的营销策略。群组分析的真正优势在于它的3维可视化，允许你在不同的数据段上比较一个指标的时间。这有助于你了解你的客户的行为，并支持你规划有效的未来战略。
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什么是留存？
用户保留率是一个关键的指标，有助于衡量用户回来利用你的服务或产品的比例。如果客户A在周一使用你的产品（或服务），并在周二再次使用，那么客户A就是一个保留用户。然而，如果客户B在周一使用你的产品后，在周二没有利用你的产品，他就被标记为失效用户。这样，周一当天的留存率就是留存用户的数量除以 总用户的数量。因此，如果客户A和B是周一的唯一用户，那么周一的留存率就是50%。
测量留存率对你的业务团队是有益的，因为它可以帮助他们了解你的产品表现，甚至帮助他们根据不同地点、性别、年龄等分析用户行为。此外，计算留存率很容易，你只需要在一个时间段内（每周或每月）统计返回的用户数量，并根据他们注册的星期进行分组。
执行群组分析SQL的步骤
群组分析SQL是基于留存率计算的，它要求你在每周（或每月）的基础上统计定期回访的用户，并根据他们注册的星期进行分组。
例如，一个学校的学生需要每天登录学校的门户网站来使用网上的学习资料。这个学生将是你的用户，需要对其进行保留计算。现在，每次用户登录网站时，登录时间、数据和用户ID等细节都会在服务器上更新。你可以以表格的形式获得这些数据，并将它们归入计算留存率的队列。
下面的步骤可以让你计算留存率，并对给定的用户数据进行组群分析SQL。
第1步：创建一个新的表来存储组群数据
使用SQL生成一个名为 login的新表，包括3个列，即login_date, user_id, 和 id。接下来，使用IDENTITY关键字对列id 进行自动递增，这样，每插入一条新记录，它就会自动增加1。此外，使用下面的代码将id设置为主键。
现在，由于登录表已经准备好了，你需要使用下面的SQL查询在每一行插入值。
最后，使用下面的命令来查看登录表。
第2步：将数据分为不同的组群
计算留存率需要你将每个用户的访问按登录周数分组。你可以利用微软SQL服务器的DATEPART()函数来获得任何提到的日期的指定部分（分钟、周、季度、月等）。因此，要获得周的数据，请使用以下SQL查询。
现在，我们将使用MIN函数和GROUP BY来计算每个用户的第一周登录时间，以返回每个用户的第一周登录时间。
第三步：计算留存率
接下来，为了计算留存率，编写INNER JOIN函数，将 "login_week "和 "first "的结果分组如下。
提取login_week和 first的差值，用下面的代码计算出这个数据涉及多少个星期。
Select m.user_id,m.login_week,n.first as first,
Unchanged:
m.login_week-first as week_number from
Unchanged:
(SELECT user_id, DATEPART(week,login_date)
Unchanged:
AS login_week FROM login GROUP BY user_id,
Unchanged:
DATEPART(week,login_date)) m, (SELECT user_id,
Unchanged:
min (DATEPART(week,login_date)) AS first FROM login
Unchanged:
GROUP BY user_id) n where m.user_id=n.user_id;
第4步：执行队列分析SQL
最后，将第3步的结果合并到一个队列表中，该表包含每第一周 的一行和每一周数的一列（保留了n周后登录到门户网站的用户数）。
下面的查询支持你在SQL中计算保留率。
你可以使用任何数据可视化工具来生成你的队列表分析的优雅表示。
群组分析SQL的应用
对客户数据集应用队列分析有许多好处，其应用扩展到许多垂直领域。本节讨论了Cohort Analysis SQL的以下主要应用。
- 计算客户保留率。公司可以通过分析客户的时间来预测客户行为的未来变化。因此，使用Cohort Analysis SQL，公司可以预测可预见的未来的客户保留率。
- 识别更好的产品。队列分析是电子商务公司的一个关键工具，因为它允许他们识别能够产生最高销售增长的产品。
- 高绩效的 网站标记。公司利用队列分析SQL来评估他们的哪些网站（或网页）的访问量最高。这些数据有助于公司对这些网页进行标记，并进一步提高保留率。
- 分析客户流失率。零售企业使用群组分析SQL来测试他们的各种假设。这样，公司就能确定地知道一个客户、行动或属性是否能产生另一个行动，例如注册促销的情况会减少或增加客户流失率（在特定时间段内停止使用产品的用户百分比）。
总结
这篇文章向你介绍了群组分析和留存。它还为你提供了一个分步骤的指南，并解释了它们的简单应用。使用本博客中解释的4个简单步骤，你可以为你的业务无缝地实现队列分析SQL，并获得可操作的见解。
