Sql 在google big query中计算每周保留率

我在google big query中有一个大表，有两列我想对其执行保留：-

Date                           user
2021-02-03 08:35:07 UTC        foo@abc.com
2021-02-03 08:35:07 UTC        foo1@abc.com
2021-02-04 08:35:07 UTC        foo2@abc.com
2021-02-05 08:35:07 UTC        foo@abc.com
2021-02-03 08:35:07 UTC        foo1@abc.com
2021-02-10 08:35:07 UTC        foo@abc.com
2021-02-13 08:35:07 UTC        foo1@abc.com
2021-02-18 08:35:07 UTC        foo3@abc.com
2021-02-21 08:35:07 UTC        foo2@abc.com
2021-02-23 08:35:07 UTC        foo2@abc.com
2021-02-24 08:35:07 UTC        foo5@abc.com
2021-02-24 08:35:07 UTC        foo2@abc.com

我想在以下条件下计算保留期：-

第1周的唯一用户在第2周出现的百分比

第2周的唯一用户在第3周出现的百分比，依此类推

所需的输出格式为：-

week2  week3   week4 
23%    56%     33% 

我希望在一个月或6个月这样的时间范围内执行此操作，无论我选择什么时间范围，输出都应采用上述格式

---

我想要一个大查询的解决方案，但即使是MySQL解决方案也会对我有所帮助。

这里有一个可能的解决方案：

WITH leads AS (
      SELECT
        user,
        EXTRACT(ISOWEEK
        FROM
          `Date`) AS visit_week,
        EXTRACT(ISOWEEK
        FROM
          LEAD(`Date`) OVER (PARTITION BY user ORDER BY `Date`)) AS next_visit_week
         -- here you look the user's next visit and take the week. If the user is there the following week, next_visit_week = visit_week + 1
      FROM
        `your_project`.`your_dataset`.`your_table`)


SELECT
  visit_week+1 AS `week`,
  SUM(CASE 
        WHEN visit_week= next_visit_week-1 
        THEN 1 
        ELSE 0 
    END
    )/COUNT(DISTINCT user)*100 AS retention_pct
FROM
  leads
GROUP BY
  `visit_week`

对于每个星期，您计算用户在当前星期的下一周进行下一次访问的次数（注意：每个用户只能进行一次访问）。将总数除以不同用户的数量

---

因此，您可以获得下一周的保留率（因此在“visit_week+1 AS

week

”中使用“+1”）。

为什么使用mysql/sql标记？因为查询仅在sql/mysql中。即使是mysql/sql解决方案也适用于我。好吧，定义一个从7天开始的“一周”是第一周，依此类推。还有（最后？），你使用的是什么版本的mysql？注意：既然你提到的时间框架是6个月或更短，我没有考虑一年的时间，我可以给出我的时间框架，同时询问……它永远不会太大，但是如果我可以说我想要从这个日期到这个日期的结果。当然，你只需要在“引线”的定义中，在“2021-01-01”和“2021-03-31”之间添加过滤器“哪里<代码>日期<代码>。这里的临时表不知道我们如何在日常保留中实现相同的功能@Cyllby这也让我从第4周开始保持记忆，你知道为什么第12周和第3周没有出现吗