为什么次日留存率是大于1、小于等于3呢? COUNTD_AGG(OLD_IF(AND(${激活_登录时间差}>=1.0, ${激活_登录时间差}<=3.0), ${联系电话}, null))/COUNTD_AGG(${联系电话})
赞 0 踩 0 2022-05-01 18:11
你好,本文档没有地方写次日留存率呀,这个公式确实不太对。能详细说明是哪个地方不。
赞 0 踩 0 2022-07-05 09:42
仪表板没有AARRR模型呢?
赞 0 踩 0 2022-04-26 10:16
您好现在找到了吗
赞 0 踩 0 2022-05-05 15:47
没有,刚也在找
赞 0 踩 0 2022-04-26 17:21
您重新点击1.3节的仪表板试一试呢~
赞 0 踩 0 2022-05-07 15:58
这个K值在案例数据集里是咋算出来的
赞 0 踩 0 2022-04-17 15:15
(推荐次数/用户数量)*(接受推荐人数/推荐次数)=接收推荐人数/用户数量
赞 0 踩 0 2022-04-26 17:23
留存率计算值:OLD_IF是什么?
赞 0 踩 0 2022-04-03 21:34
相当于if函数,直接用if代替就可以
赞 0 踩 0 2022-05-05 15:46
激活率的公式有教程吗?
赞 0 踩 0 2022-03-19 21:29
32 评论
为什么次日留存率是大于1、小于等于3呢?
COUNTD_AGG(OLD_IF(AND(${激活_登录时间差}>=1.0, ${激活_登录时间差}<=3.0), ${联系电话}, null))/COUNTD_AGG(${联系电话})
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你好,本文档没有地方写次日留存率呀,这个公式确实不太对。能详细说明是哪个地方不。
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仪表板没有AARRR模型呢?
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您好现在找到了吗
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没有,刚也在找
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您重新点击1.3节的仪表板试一试呢~
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这个K值在案例数据集里是咋算出来的
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(推荐次数/用户数量)*(接受推荐人数/推荐次数)=接收推荐人数/用户数量
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留存率计算值:OLD_IF是什么?
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相当于if函数,直接用if代替就可以
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激活率的公式有教程吗?
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