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随着时间的推移查询DAU/MAU(每日)

我有一个每日会话表,其中包含user_id和date列.我想每天绘制DAU/MAU(每日活跃用户/每月活跃用户).例如:

Date         MAU      DAU     DAU/MAU
2014-06-01   20,000   5,000   20%
2014-06-02   21,000   4,000   19%
2014-06-03   20,050   3,050   17%
...          ...      ...     ...
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计算每日活动数据很容易计算,但计算每月活动数据,例如记录日期30天的用户数量,会导致问题.如果没有每天的左连接,这是如何实现的?

编辑:我正在使用Postgres.

sql postgresql

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在 BigQuery 中滚动 90 天活跃用户,提高性能(DAU/MAU/WAU)

我正在尝试获取特定日期的唯一事件数量,回溯 90/30/7 天。我已经使用下面的查询处理了有限数量的行,但是对于大型数据集,我从聚合字符串中得到内存错误,该错误变得很大。

我正在寻找一种更有效的方法来实现相同的结果。

表看起来像这样:

+---+------------+-------------+
|   |     date   |     userid  |
+---+------------+-------------+
| 1 | 2013-05-14 | xxxxx       |
| 2 | 2017-03-14 | xxxxx       |
| 3 | 2018-01-24 | xxxxx       |
| 4 | 2013-03-21 | xxxxx       |
| 5 | 2014-03-19 | xxxxx       |
| 6 | 2015-09-03 | xxxxx       |
| 7 | 2014-02-06 | xxxxx       |
| 8 | 2014-10-30 | xxxxx       |
| ..| ...        | ...         |
+---+------------+-------------+
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所需结果的格式:

+---+------------+---------------------------------------------+
|   | …
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sql google-bigquery bigquery-standard-sql

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