用户留存

用户留存，怎么做
做一个二维表格
              2022-01-01      2022-01-02            2022-01-03
APP1        20人                    10人                      8人
APP2        130人                    80人                    50人

每日的人数 都是上一日的人数 在今天是否还存在

您好，可以参考一下这个帖子，https://club.yonghongtech.com/thread-19117-1-1.html

做不到完全一样的，但是可以算出第一天留存，7天留存这样的数据。
登录时间        最早激活日期        联系电话        推广渠道
2020-04-03        2020-04-02        189xxx2927        SEO推广
2020-05-05        2020-04-22        188xxx9721        微博推广
2020-09-25        2020-09-16        138xxx6943        微信推广
2020-05-26        2020-05-26        185xxx8775        事件营销
2020-07-03        2020-06-21        182xxx3136        事件营销
2020-08-31        2020-08-12        138xxx3702        品牌基础推广
2020-07-18        2020-05-21        186xxx1573        品牌基础推广
2020-08-31        2020-08-27        150xxx3313        微信推广
2020-09-16        2020-08-08        180xxx6821        基础线上工作
2020-08-07        2020-06-01        186xxx6829        基础线上工作
2020-07-05        2020-05-23        188xxx9831        品牌基础推广
2020-05-25        2020-03-18        138xxx7309        微信推广
2020-03-12        2020-03-12        178xxx3885        手机厂商预装
2020-03-13        2020-03-11        199xxx0610        微博推广
2020-04-09        2020-02-07        173xxx9335        品牌基础推广
2020-03-09        2020-02-21        130xxx1271        手机厂商预装
2020-07-07        2020-03-18        138xxx7309        基础线上工作
2020-03-09        2020-02-21        130xxx1271        基础线上工作
2020-03-26        2020-02-16        199xxx9198        品牌基础推广
2020-03-08        2020-03-08        182xxx4106        SEO推广
2020-10-15        2020-02-16        199xxx9198        SEO推广
2020-09-21        2020-09-04        186xxx4937        事件营销
2020-08-27        2020-08-27        139xxx4931        手机厂商预装
......
假设有以上数据，
1. 新建计算列，算每个用户的激活日期
fixed(col['推广渠道'], col['联系电话']::max(col['最早激活日期']))
2. 新建计算列，算激活日和和登录时间的时间差
dateGap(col['激活日期'], col['登录时间'], 'dayofyear')
3. 建计算列，算第一天留存
if col['激活_登录时间差'] == 1
then 1
else 0
end
4. 同理算第2天...第1周等留存
参考附件。
数据有了，你可以绑定生成你想要的表格效果。