① sql統計一個月的SQL怎麼寫
那你要統計什麼呢？？
select * From esv_stat
where stat_month=RIGHT('0'+CONVERT(VARCHAR(2),month(dateadd(mm,-1,getdate()))),2)
這個是查出上個月的所有數據，你要統計什麼的話自己去SUM吧
② sql計算留存率演算法
select ( select count(distinct userid ) from 登錄表 where 登錄時間 = 今天 ) / ( select count(1) from 注冊表 where 注冊時間 = 昨天 ) as 戶留存率
③ sql題 如何統計查詢一個月中每天的記錄
1、查詢當天的所有數據
結構化查詢語言(Structured Query Language)簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。
它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。
④ sql怎麽寫，求教
思路：
1、一般統計留存率的時候都會考慮到是某個時間段的數據
2、依據你得表結構是需要用分組(group by)與求和(sum)、去除重復登陸的人數(distinct
)、和內關聯(inner join)的方式
實現：
select
(selectsum(distinct)不重復登陸人數from登陸表where登陸時間between-01-01'and-02-08')*1.0
/(selectcount(0)總人數from注冊表)
*100
⑤ MySQL新增留存率
沒錯，留存的問題還沒有寫完，之前兩篇把日、周、月當期活躍用戶在後續周期的留存率問題解決了。但是還有個非常重要的指標，當期新增用戶的留存率，這個指標也是很有價值的，我們必須要關注不同日期拉新用戶的質量如何，看看不同時期新用戶的後續留存情況，對後續拉新的時間選擇也是有參考價值的。
其實實現也很簡單，只需要在之前的基礎上，先把當期的首次登陸用戶找出來就行了。實現方式是，按照用戶聚合，然後取日期最小值就能取出每個用戶首次登陸日期了，SQL語句如下↓
然後就以此為基礎，通過左連接把用戶表格再連接一次，判斷與首次登陸的日期相差多少天就行了，就能判斷是第N天有活躍，就能計算N日留存和留存率了，SQL語句和結果如下↓
後面就和之前思路一樣了，就可以求出日留存率情況了，SQL語句如下，解釋可以看前面兩篇。
然後按月實現方式和上一篇一樣的思路，關聯一個輔助表就行了，這里不詳細解釋了，可以參考上一篇，完整SQL語句和結果如下↓
那麼按周的留存率也是一樣的，SQL語句和結果如下↓
End
◆ PowerBI開場白
◆ Python高德地圖可視化
◆ Python不規則條形圖
⑥ 怎麼能實現查當上一個月的數據以下是SQL，就是下月查上一個月的數據。
SQL中查詢一個月里的數據，舉例及解決方法如下：
1、假如要查詢表t1欄位mydate為2015-10-1至2015-10-31之間的所有數據。
2、可以使用以下查詢語句：
1
SELECT * FROM t1 WHERE mydate BETWEEN '2015-10-01' and '2015-10-31';
⑦ SQL計算電商各項指標數據
本次筆記主要是記錄通過SQL計算電商各項指標數據,包括AARRR部分指標、RFM模型等常用的指標數據；
平台指標：
商品指標：
用戶行為指標：
RFM模型：見之前的文章《 SQL建立RFM模型指標的兩種方法對比 》
用戶留存率：見之前文章《 SQL 查詢用戶留存率（根據兩種不同定義計算） 》
首先我們導入相關數據，並去重數據放進新表 temp_trade；
由於時間關系，以導入如下數據，期間利用
SET date_time = STR_TO_DATE(time,'%Y-%m-%d %H');
set dates=date(date_time);
這兩個函數對原表（紅框）日期進行處理；
再檢查一下關鍵欄位有無缺失值
查詢後得出並無缺失。
查詢結果無異常值；
檢查用戶行為數據有沒有其他類型；
查詢結果無異常值；
-- 建新表，放進 去重後的 數據
create table temp_trade like o_retailers_trade_user;
insert into temp_trade select distinct * from o_retailers_trade_user;
查詢結果：
這里定義跳失率=只有瀏覽行為的用戶數/總用戶數
查詢結果
這里的購買轉化率定義為：某段時間產生購買行為的用戶數/所有到達店鋪的訪客人數
查詢結果：
同時可以通過這演算法求得：每天總行為次數、每天點擊次數、收藏次數、加購物⻋次數、購買次數
查詢結果如下：
由於轉化率的對象是商品，所以以商品id做分組，求對應的用戶行為數求和。可得出每商品的在該段時間內的瀏覽、收藏、加購、購買次數，同時可求得商品購買轉化率。
查詢結果：
此方法與上面商品轉化率大致相同，分組對象改為品類id即可。
查詢結果：
首先創建hours的新欄位，並提取時間；
查詢結果如下：
首先求出各用戶的購買次數
查詢結果：
用case when函數統計出各復購買次數的用戶數
查詢結果如下：
最後將行為串聯起來，並對其進行用戶數統計；
查詢結果如下：
（完結）
⑧ 如下問題的sql語句怎麼寫
由於手上沒有sql環境，我這邊直接模擬一下,有錯誤的地方請指出:
1.每天每個地區播放次數最多的三首歌
selecttop3*from
(
selecta.area,b.songid,convert(varchar(30),b.date,111)as[每天],
sum(b.play_cnt)as[播放次數]
fromuseraleftjoinsongbona.userid=b.userid
groupbya.area,b.songid
)torderby[播放次數]desc
2.留存率
select*from(
selectb.*
fromuseraleftjoinsongbona.userid=b.userid
whereb.date>='2019-5-10:00:00'
andb.date<='2019-5-223:59:59'
)t
whereexists(
selectnullfromsongwheresong.songid=t.songid
and
convert(varchar(30),song.date,111)=
convert(varchar(30),dateadd(d,-1,t.date),111)
)
請試一下，如有疑問，及時溝通！
⑨ 求教各位大俠，請問一下SQL如何高效的計算留存率啊
具體的表呢，數據呢，什麼都沒有怎麼計算啊