滚动前几天在 bigquery 中也活跃的活跃用户

Question

我想计算在过去 y 天内同时活跃 x 次或更多次的活跃用户的滚动数。为简单起见，假设 5 天内 >3 次

我的数据是这样的形式

|    date   | user_id   |
------------------
|2019-01-01 | user1     |
|2019-01-01 | user2     |
|2019-01-01 | user1     |
|2019-01-02 | user1     |
|2019-01-02 | user3     |
|2019-01-02 | user4     |
|2019-01-03 | user2     |
|2019-01-03 | user3     |

我尝试使用聚合函数按日期对 user_id 进行分组，并且使用 window 函数对前 5 行中存在 >3 次的用户求和。按日期聚合用户可以使用：

SELECT date, ARRAY_AGG(distinct user_id) as users
FROM `table` 
WHERE date > DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY date

返回这样的数组结构。

|    date   | users     |
------------------
|2019-01-01 | user1     |
|           | user2     |
|2019-01-02 | user1     |
|           | user3     |
|           | user4     |
|2019-01-03 | user2     |
|           | user3     |

但是我被困在这里了。我可以做这样的事情吗？但是我应该使用什么分析函数呢？

WITH activity as (
  SELECT date, ARRAY_AGG(distinct user_id) as users
  FROM `table` 
  WHERE date > DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)
  GROUP BY date
)

SELECT date, xxxx OVER (PARTITION BY date ORDER BY date ROWS 5 PRECEDING) as returning_users
FROM activity

我想要的输出是：

|    date   | returning_users  |
------------------
|2019-01-01 | 123              |
|2019-01-02 | 1234             |
|2019-01-03 | 12345            |

Answer 1

你可能是对的，有一些合适的 window 函数可以实现这一点，但如果有的话我不熟悉它们。

然而，由于没有现成的解决方案，这里有一个仅使用连接的工作方法：

WITH ACTIVE_DAYS AS (
  SELECT
    a.date,
    a.user_id,
    COUNT(DISTINCT b.date) AS ActiveDays
  FROM
    DATA a
  JOIN
    DATA b
  ON
    a.user_id = b.user_id
    AND b.date BETWEEN DATE_SUB(a.date, INTERVAL 5 DAY) AND DATE_SUB(a.date, INTERVAL 1 DAY)
  GROUP BY
    1,
    2)
SELECT
  a.date,
  COUNT(DISTINCT a.user_id) AS DAU,
  COUNT(DISTINCT (CASE WHEN b.ActiveDays >= 3 THEN a.user_id END)) AS DAU_Meet_Criteria
FROM
  DATA a
LEFT JOIN
  ACTIVE_DAYS b
ON
  a.date = b.date
  AND a.user_id = b.user_id
GROUP BY
  1
ORDER BY
  1

通过编辑 date_sub 函数和第二个 count(distinct... 语句中的 case 语句，您可以实现一些替代逻辑。

希望对您有所帮助。

滚动前几天在 bigquery 中也活跃的活跃用户

Rolling active users that were also active in previous days in bigquery

window-functions

google-bigquery