次日留存的演算法

❶ 發放貸款，資金按月使用部分，這個留存率怎麼算

以賬號為維度統計，活躍賬號計算方法中，次日留存率方面，活躍賬號留存率大概是新增賬號留存率的1.7倍左右。而七日留存大概在3.6倍左右。
留存率的計算方式是以下三個維度的組合合集：新增和活躍、賬號和設備、第X日和X日內。

❷ 7日留存的三種計算方式

7日留存的三種計算方式：

某天/周/月的用戶在安裝該App的N天/周/月之後，該App還「留存「的比例，叫作N天/周/月留存率。直白一點，只要App還在就算做用戶，俗話說：留得App在，不怕沒VC的錢燒，就是這么一個意思。

所以留存率是App運營的一個很重要指標。要注意留存率有活躍留存和安裝留存的區別，這兩者差距較大，分別對應與App還在被使用或者僅僅是沒有卸載。

回訪率：

用戶在使用該App之後的N天/周/月之後，再次使用該App的比例，叫做N天/周/月回訪率。一般的做法是計算用戶的回訪間隔和回訪頻率的分布，把用戶劃成不同的segment，然後有針對性地對產品或運營策略做改進。

留存率

留存率=登錄用戶數/新增用戶數*100%（一般統計周期為天）;

新增用戶數：在某個時間段（一般為第一整天）新登錄應用的用戶數；

用戶數：登錄應用後至當前時間，至少登錄過一次的用戶數；

日留存率：（當天新增的用戶中，在往後的第1天還登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數；

第2日留存率：（第一天新增用戶中，在往後的第2天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數；

第7日留存率：（第一天新增的用戶中，在往後的第7天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數；

第30日留存率：（第一天新增的用戶中，在往後的第30天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數。

以上內容參考：網路--留存率

❸ 一般次日留存，3日留存，7日留有多少

在互聯網行業中，用戶在某段時間內開始使用應用，經過一段時間後，仍然繼續使用應用的被認作是留存；這部分用戶占當時新增用戶的比例即是留存率，會按照每隔1單位時間（例日、周、月）來進行統計。

次日留存率：（當天新增的用戶數，在第2天還登錄的用戶數）/當天新增的用戶數。

第3日留存率：（當天新增的用戶數，在往後的第3天還有登錄的用戶數）/當天新增的用戶數。

第7日留存率：（當天新增的用戶數，在往後的第7天還有登錄的用戶數）/當天新增的用戶數。

第30日留存率：（當天新增的用戶數，在往後的第30天還有登錄的用戶數）/當天新增的用戶數。

含義

留存指的就是「有多少用戶留下來了」。留存用戶和留存率體現了應用的質量和保留用戶的能力。
留存率=登錄用戶數/新增用戶數*100%（一般統計周期為天）。

新增用戶數：在當前時間段新注冊登錄應用的用戶數。

登錄用戶數：在當前時間段至少登錄過一次的用戶數。

活躍用戶數：登錄用戶數-新增用戶數。

❹ 留存率計算公式是什麼

留存率計算公式主要有：

1、以賬號為基礎計算：

留存率＝活躍賬號留存／新增賬號留存＊100%。

2、以設備為基礎計算：

留存率＝活躍設備留存／新增設備留存＊100%。

產品屬性對留存率的影響：

當然也不是所有的產品或者功能都是追求留存的，留存率不光只跟產品設計的好壞有關，也和產品自身的屬性有關。

對於工具型產品像微信、滴答清單、石墨文檔、同花順這些工具效率軟體，留存越高，最終商業價值也越高。而像世紀佳緣、貝殼、懂車帝這類復購率低，客單價高的產品其本身的指標則更關注於客單轉化率。

對於貓眼、美團這類客單周期較長，則更關注長周期留存率如：7日、14日留存，並且需要通過拓展業務場景提高用戶使用頻率。

❺ 學員留存率計算公式

存率計算公式主要有：
1、以賬號為基礎計算：
留存率=活躍賬號留存/新增賬號留存*100%。
2、以設備為基礎計算：
留存率=活躍設備留存/新增設備留存*100%。
學員留存率分為訪問留存率和購買留存率。
訪問留存率 比如今天新訪問的用戶100個，7日後還有50個訪問我們的產品，那麼這批用戶的7日訪問留存率就是50%。可以以此方法算次日留存率，3日留存率等。
同樣的，購買留存率 比如今天購買的用戶100個，7日後還有50個購買我們的產品，那麼這批用戶的7日購買留存率就是50%。可以以此方法算次日購買留存率，3日購買留存率等。

❻ 留存率計算

現有一份表格，記錄了用戶ID及其下單時間

我們使用navicat導入數據

選擇表格文件

導入成功後，我們就可以正式開始了

首先，我們找出每個用戶的最小日期，即首次下單時間

out:

接著，我們去一下重

out:

關聯起來，由此我們可以得到用戶ID，下單時間，首次下單時間三個欄位

out:

然後我們可以求出1號的人在各個日期有多少人，這樣就很容易求出1號的次日留存率，3日留存率，4日留存率....
方法是按最小日期和下單時間分組

out:

其實到這步我們已經一目瞭然

如果時間差為1，則為次日留存人數，為2，則為三日留存人數，為6，則為七日留存人數；次日留存人數/人數，則為次日留存率

out:

現有一份表，記錄了用戶ID，購買日期，購買數量，購買金額

我們只要用戶ID和下單時間這兩列信息，並且去重

out:

改時間列數據類型為時間

out:

找出每個用戶的最小購買時間，即首次購買時間

out:

把他們關聯起來，得到用戶ID，下單時間，首次下單時間

out:

計算留存人數，按最小時間、下單時間分組

out:

現在我們可以清晰的看到1997-01-01的次日留存人數為3，留存率為3/209，三日留存人數為3，留存率為3/209，四日留存人數為2.......

out:

如果我們想看某一日的留存率，我們可以把它篩選出來

out: