У нас вы можете посмотреть бесплатно Cohort Analysis Explained with SQL — Retention Made Simple! или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Want to master Cohort Analysis using SQL? In this video, I walk you through how to group users by signup month and analyze their retention behavior over time using clean, simple SQL queries. Whether you're a data analyst, product manager, or someone preparing for a data interview, this one's for you! We’ll cover: ✅ What is cohort analysis? ✅ How to build it from scratch using SQL ✅ How to calculate monthly retention ✅ Best practices for real-world analysis 🧠 What You’ll Learn: How to create a users and events table How to group users into cohorts How to calculate retention using TIMESTAMPDIFF in MySQL How to read cohort tables and make business decisions Practice This Yourself – SQL Script -- Users table: stores signup info CREATE TABLE users ( user_id INT PRIMARY KEY, signup_date DATE ); -- Events table: stores user activity info CREATE TABLE user_events ( event_id INT PRIMARY KEY, user_id INT, event_date DATE, event_type VARCHAR(50), FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ); -- Insert users INSERT INTO users (user_id, signup_date) VALUES (1, '2024-01-15'), (2, '2024-01-20'), (3, '2024-02-05'), (4, '2024-02-10'), (5, '2024-03-02'), (6, '2024-03-25'); -- Insert events INSERT INTO user_events (event_id, user_id, event_date, event_type) VALUES (101, 1, '2024-01-16', 'login'), (102, 1, '2024-02-10', 'login'), (103, 1, '2024-03-15', 'purchase'), (104, 2, '2024-01-21', 'login'), (105, 2, '2024-02-18', 'purchase'), (106, 3, '2024-02-06', 'login'), (107, 3, '2024-03-10', 'login'), (108, 4, '2024-02-12', 'login'), (109, 5, '2024-03-03', 'login'), (110, 5, '2024-04-01', 'purchase'), (111, 6, '2024-03-26', 'login'), (112, 6, '2024-04-05', 'login'); #sql #statistics #datascience #sqltutorial #dataanalytics #cohort #marketinganalytics