【30秒看懂大数据】留存分析

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• 简单说

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留存分析是对不同时间周期存留的情况作分析，常常和7天、30天这样的时间周期一起出现。

• 举例理解

家对面新开了一个购物商场。

商场第一天因为新开业有活动，所以蜂拥而进了很多人，你没事站门口观察了一天，发现至少有500人左右进了这家商场。

你心想这人可真多啊，明天、后天难道还会有这么多人吗？

所以第二天你又站门口观察了下对面商场这一天进去的人数，你毛估估了下应该没有昨天多了，估计也就300人左右。

这一天300人也多啊，那明天商场人气还会这么旺吗？

你非常好奇，所以第三天又观察了一整天，啊骤然发现人数掉的有点多呀，看了看估计也就100个人左右了。

在这个例子中：

对于这家商场来说，它这三天以来每天进来的人数都不一样，且一天都比一天少，所以对于商场来说就需要作留存分析了。

500——300——100，从这个人数可以看出每天都在流失。

300/500就是商场第1天的留存率也叫次日留存率。

100/500就是商场第2天的留存率。

所以留存分析严格来说是计算递进时间周期的数据留存情况。

为什么要作留存分析呢？

你看这家商场来的人一天比一天少，如果不做个分析，你知道第3天人比第1天少了多少吗？它又什么时候会只进10个人，生意越来越惨淡，你说可怕吗？