数据仓库-数据分析

我们将探讨留存分析在数据仓库中的重要性以及如何计算和解读新增留存率。

首先，让我们来了解一下留存分析的概念。留存分析是衡量产品对用户价值的重要指标之一。它通过分析某一特定时间段内的新增用户或活跃用户，在后续时间段内继续使用产品的情况，来评估产品的用户黏性和持久性。

在留存分析中，我们通常会涉及到两种类型的留存分析：新增留存和活跃留存。

新增留存分析是指在某一天新增的用户中，有多少人在后续的时间段内仍然保持活跃状态。这个时间段可以是一天、一周、一个月等，根据具体的业务需求而定。通过计算新增留存率，我们可以了解到产品吸引用户的能力和用户对产品的忠诚度。

活跃留存分析是指在某一天活跃的用户中，有多少人在后续的时间段内仍然保持活跃状态。同样，这个时间段也可以是一天、一周、一个月等。通过活跃留存分析，我们可以评估产品的用户活跃度和用户的持续参与程度。

接下来，让我们来看一下如何计算新增留存率。以2020年6月14日为例，假设当天新增了100个用户。在随后的一天（即2020年6月15日），发现这100个新增用户中有80个人仍然保持活跃状态。那么，2020年6月14日的1日留存数就是80人。而2020年6月14日的1日留存率则是80%（即80人/100人）。

通过持续地计算和跟踪不同时间段的新增留存率，我们可以得到一个更全面的视角，了解产品在不同时间段内的用户保留情况。这将帮助我们评估产品的用户吸引力、用户黏性以及用户忠诚度。

最后，我想强调一下留存分析在数据仓库中的重要性。作为衡量产品成功与否的关键指标之一，留存分析能够提供宝贵的洞察力，帮助我们了解产品的用户群体、用户行为和用户价值。通过对留存率的监测和分析，我们可以及时发现潜在的问题，并采取相应的措施来提高用户的持续参与度和忠诚度，进而推动产品的长期发展。