1.1 应用场景

对于APP和平台运营人员来说，用户留存是产品的生命线。留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）。

计算公式：某一段时间内（时间段a）的新增用户在若干天后的另一段时间（时间段b）的留存数量 / （时间段a）的新增用户总量

1.2 预期效果

详情仪表板链接请参见：留存分析

1.3 实现思路

示例计算用户从激活某产品开始，在当日、一周内、两周内、三周内进行登录使用操作用户数占总登录人数的比率。

当日留存率：当日激活并登录用户数/当日激活的用户数

一周留存率：初次激活日为维度，计算「激活_登录时间差」为 1-7 的登录用户数/激活日的激活用户数

两周留存率：初次激活日为维度，计算「激活_登录时间差」为8-14的登录用户数/激活日的激活用户数

.....

2.1 创建分析表

示例数据：用户留存分析 .xlsx

下载示例数据并 上传 至九数云，将「用户留存分析表」保存在项目中，选择创建一张分析表，如下图所示：

2.2  计算「激活_登录时间差」

新增一列，点击「+>新增字段>公式」，字段名为「激活_登录时间差」，使用 DATEDIF 函数计算从激活到登录的时间差。

公式为：DATEDIF(最早激活日期,登录时间,"D")， 如下图所示：

2.3 留存情况

2.3.1 当日留存

新增一列，点击「+>新增字段>公式」，字段名为「当日留存」，当日留存情况即要求激活到登录的时间差为 0，将当日留存的先单独放置一列，公式为：IF(激活_登录时间差=0,联系电话,null) ，如下图所示：

2.3.2 第一周留存

新增一列，点击「+>新增字段>公式」，字段名为「第一周留存」，计算第一周留存情况，即要求激活到登录的时间差为 1 -7 。

公式为：IF(AND(激活_登录时间差>=1,激活_登录时间差<=7),联系电话,null) ，如下图所示：

2.3.3 第二周留存

新增一列，点击「+>新增字段>公式/函数」，字段名为「第二周留存」，计算第二周留存情况，即要求激活到登录的时间差为 8 - 14 。

公式为：IF(AND(激活_登录时间差>=8,激活_登录时间差<=14),联系电话,null) ，如下图所示：

2.4 分组汇总

1）添加「最分类汇总」步骤，将「最早激活日期」拖入分类栏，并改为按照「年月」分类，如下图所示：

2）将「联系电话」、「当日留存」、「第一周留存」以及「第二周留存」拖入汇总栏，统计的是去重计数的结果，如下图所示：

3）去重计数会把空值也计数为 1，可以对「当日留存」进行筛选，设置「当日留存非空」，即可将空值筛选出去，如下图所示：

4）同理，对「第一周留存」和「第二周留存」都设置筛选条件，将空值筛选掉，得到如下结果：

5）为方便查看，添加「排序」步骤，将「最早激活日期」按照升序排列，如下图所示：

2.5 计算留存率

1）新增一列，点击「+>新增字段>公式/函数」，新增字段名为「当日留存率」，当日留存率=当日留存去重计数/联系电话去重计数，如下图所示：

2）新增一列，点击「+>新增字段>公式/函数」，新增字段名为「第一周留存率」，第一周留存率=第一周留存去重计数/联系电话去重计数，如下图所示：

3）新增一列，点击「+>新增字段>公式/函数」，新增字段名为「第二周留存率」，第二周留存率=第二周留存去重计数/联系电话去重计数，如下图所示：

2.6 制作图表

1）新建图表，点击折线图，将「最早激活日期」拖入维度，将「当日留存率」、「第一周留存率」以及「第二周留存率」拖入指标中，制作留存率时间趋势图，如下图所示：

2）将之前分类汇总的「最早激活日期」更换为「客服」，可以获得客服之间的留存率差距，如下图所示：

3）将之前分类汇总的「最早激活日期」更换为「推广渠道」，可以获得推广渠道的留存率差距，如下图所示：

2.7 设置数值格式

当前展示的数据为小数，可以展示为百分比，更精确一点，如下图所示：

详情参见：图表数值格式