Question

DAU和MAU（每日活跃用户和每月活跃用户）是衡量用户参与度的既定方式。

如何使用SQL和Google BigQuery获取这些数字？

Answer 1

2019标准SQL更新：

https://stackoverflow.com/a/49866033/132438

（了解DAU / MAU的实用程序，请参阅http://blog.compariscope.wefi.com/mobile-app-usage-dau-mau）

等文章

让我们使用存储在BigQuery中的reddit评论数据。我们想找出＆＃39; AskReddit＆＃39;的'dau / mau比率'。 9月期间每日滚动：

SELECT day, dau, mau, INTEGER(100*dau/mau) daumau
FROM (
  SELECT day, EXACT_COUNT_DISTINCT(author) dau, FIRST(mau) mau
  FROM (
    SELECT DATE(SEC_TO_TIMESTAMP(created_utc)) day, author
    FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09]
    WHERE subreddit='AskReddit') a
  JOIN (
    SELECT stopday, EXACT_COUNT_DISTINCT(author) mau
    FROM (SELECT created_utc, subreddit, author FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09], [fh-bigquery:reddit_comments.2015_08]) a
    CROSS JOIN (
      SELECT DATE(SEC_TO_TIMESTAMP(created_utc)) stopday
      FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09]
      GROUP BY 1
    ) b
    WHERE subreddit='AskReddit'
    AND SEC_TO_TIMESTAMP(created_utc) BETWEEN DATE_ADD(stopday, -30, 'day') AND TIMESTAMP(stopday)
    GROUP BY 1
  ) b
  ON a.day=b.stopday
  GROUP BY 1
)
ORDER BY 1

此查询获取9月份每天的DAU，并查看8月数据，以获取每个DAU日结束的每30天的MAU。这需要大量的处理（30x），如果我们只计算9月的一个MAU，我们可以获得几乎相同的结果，并继续使用该值作为分母：

SELECT day, dau, mau, INTEGER(100*dau/mau) daumau
FROM (
  SELECT DATE(SEC_TO_TIMESTAMP(created_utc)) day, EXACT_COUNT_DISTINCT(author) dau, FIRST(mau) mau
  FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09] a
  CROSS JOIN (
    SELECT EXACT_COUNT_DISTINCT(author) mau
    FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09]
    WHERE subreddit='AskReddit'
  ) b
  WHERE subreddit='AskReddit'
  GROUP BY 1
)
ORDER BY 1

这是一个更简单的查询，可以更快地为我们带来几乎相同的结果。

现在获取该月份的subreddit的平均值：

SELECT ROUND(100*AVG(dau/mau), 2) daumau
FROM (
  SELECT DATE(SEC_TO_TIMESTAMP(created_utc)) day, EXACT_COUNT_DISTINCT(author) dau, FIRST(mau) mau
  FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09] a
  CROSS JOIN (
    SELECT EXACT_COUNT_DISTINCT(author) mau
    FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09]
    WHERE subreddit='AskReddit'
  ) b
  WHERE subreddit='AskReddit'
  GROUP BY 1
)

这告诉我们＆＃39; AskReddit＆＃39; 9月份的参与率为8.95％。

最后一站，如何比较各种subreddits中的参与度：

SELECT ROUND(100*AVG(dau)/MAX(mau), 2) avg_daumau, MAX(mau) mau, subreddit
FROM (
  SELECT a.subreddit, DATE(SEC_TO_TIMESTAMP(created_utc)) day,
         EXACT_COUNT_DISTINCT(author) dau, FIRST(mau) mau
  FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09] a
  JOIN (
    SELECT EXACT_COUNT_DISTINCT(author) mau, subreddit
    FROM [fh-bigquery:reddit_comments.2015_09]
    GROUP BY 2
  ) b
  ON a.subreddit=b.subreddit
  WHERE mau>50000
  GROUP BY 1, 2
)

GROUP BY subreddit
ORDER BY 1

Answer 2

为了分析趋势，而不是等待“完整的月份”，有必要用其前身30天来看待每一天...... 我担心建议的解决方案（由Felipe Hoffa提出）改变了问题，而不仅仅是数据检索查询。

你可以找到我对这个问题的看法。我不确定它在性能方面做了什么，它不是很快（比Felipe的慢得多......），但它涵盖了我理解的业务需求。不过，如果你能提供一种优化这种方法的解决方案，那就太棒了。

请注意：不使用任何连接和子聚合，只需拆分，分组和日期操作。

<key>UISupportedInterfaceOrientations</key>
    <array>
        <string>UIInterfaceOrientationPortrait</string>
    </array>

如何使用BigQuery计算DAU / MAU（参与）

2 个答案: