mysqlを使用して毎週のコホート分析テーブルを作成するにはどうすればよいですか？

このクエリは、私がここに書いたものから変更されています：SQLでのコホート分析

最後のクエリは次のとおりです。

SELECT
  STR_TO_DATE(CONCAT(tb.cohort, ' Monday'), '%X-%V %W') as date,
  size,
  w1,
  w2,
  w3,
  w4,
  w5,
  w6,
  w7
FROM (
  SELECT u.cohort, 
    IFNULL(SUM(s.Offset = 0), 0) w1,
    IFNULL(SUM(s.Offset = 1), 0) w2,
    IFNULL(SUM(s.Offset = 2), 0) w3,
    IFNULL(SUM(s.Offset = 3), 0) w4,
    IFNULL(SUM(s.Offset = 4), 0) w5,
    IFNULL(SUM(s.Offset = 5), 0) w6,
    IFNULL(SUM(s.Offset = 6), 0) w7
  FROM (
   SELECT
      UserId,
      DATE_FORMAT(AddedDate, "%Y-%u") AS cohort
    FROM users
  ) as u
  LEFT JOIN (
      SELECT DISTINCT
      payments.UserId,
      FLOOR(DATEDIFF(payments.PaymentDate, users.AddedDate)/7) AS Offset
      FROM payments
      LEFT JOIN users ON (users.UserId = payments.UserId)
  ) as s ON s.UserId = u.UserId
  GROUP BY u.cohort
) as tb
LEFT JOIN (
  SELECT DATE_FORMAT(AddedDate, "%Y-%u") dt, COUNT(*) size FROM users GROUP BY dt
) size ON tb.cohort = size.dt

つまり、毎週のコホートを行っているので、ユーザーとユーザーがサインアップした日付を取得し、年と週の番号で日付をフォーマットすることが、この中核となるのです。

SELECT
  UserId,
  DATE_FORMAT(AddedDate, "%Y-%u") AS cohort
FROM users

コホートごとにグループ化したいので、これをクエリのFROM部分のサブクエリに入れる必要があります。

次に、ユーザーの支払い情報に参加します。

SELECT DISTINCT
  payments.UserId,
  FLOOR(DATEDIFF(payments.PaymentDate, users.AddedDate)/7) AS Offset
  FROM payments
  LEFT JOIN users ON (users.UserId = payments.UserId)

これにより、ユーザーがユーザーであった週数に応じて、ユーザーごとに固有の毎週の支払いイベントが発生します。ユーザーが1週間に2回購入した場合、それを2人のユーザーとしてカウントしたくないため、distinctを使用します。

一部のユーザーはサインアップして支払いを行わない可能性があるため、支払いテーブルを使用するだけではありません。したがって、usersテーブルから選択し、paymentsテーブルに参加します。

次に、週ごとにグループ化します-u.cohort。次に、週数を集計して、登録してから数週間後に支払いを行った人の数を調べます。

私が使用したmysqlのバージョンでは、sql_modeがonly_full_group_byに設定されていました。したがって、コホートのサイズを取得するために、クエリの大部分をサブクエリに入れて、ユーザーに参加してコホートのサイズを取得できるようにしました。

その他の考慮事項：

週でフィルタリングするのは簡単です。 tb.cohort>開始日およびtb.cohort<終了日。開始日と終了日は「％Y-％u」でフォーマットされます。クエリをより効率的にするには、日付範囲に含まれない支払いイベントも除外して、不要なデータに参加しないようにする必要があります。

週の間にユーザーの登録がない場合をカバーするために、カレンダーテーブルの使用を検討することをお勧めします。

これがすべてが機能しているフィドルです： http://sqlfiddle.com/#!9/172dbe/ 1