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单一复购率公式（按周计算，需要计算从4.1-8.4的数据）：
分子：本周和上周对同一商户都下过单的人数
分母：上周下过订单的总人数
注：需要考虑到可疑订单，即刷单的状况
需求拆解：难点在与分子计算；
需求进一步拆解：本周和上周对同同一商户下过单，则可以理解为用户的复购；
可以把用户和商户 看成是一组，计算他们的复购即可；
具体代码如下：
with tmp_weekly_user_god as (
select
concat(to_char(DATEADD(trade_date,-WEEKDAY(trade_date),'dd'),'yyyymmdd')
,'~' ,to_char(DATEADD(trade_date,6-WEEKDAY(trade_date),'dd'),'yyyymmdd')) as weekly_range
,weekofyear(trade_date) as weekly
,weekofyear(trade_date)+ 1 as next_weekly
,from_user_id
,to_user_id
,concat('-',from_user_id,to_user_id) as group_group -- 组合
from ypp_trade_flow
where trade_type = 'ORDER' -- 交易订单
And TO_CHAR(trade_date,'yyyymmdd') between '20190401' and '20190804'
group by concat(to_char(DATEADD(trade_date,-WEEKDAY(trade_date),'dd'),'yyyymmdd')
,'~' ,to_char(DATEADD(trade_date,6-WEEKDAY(trade_date),'dd'),'yyyymmdd'))
,from_user_id
,to_user_id
,weekofyear(trade_date)
)
-- 留存率计算
select
t1.weekly `周`
,t1.weekly_range `周维度`
,'全部' as `类型`
,count(distinct t1.from_user_id) as `纯用户下单人数`
,count(distinct t1.group_group) as `一组下单人数`
,count(distinct t2.group_group) as `一组本周用户大神在上周继续下单人数`
--,concat('',round(count(distinct t1.group_group)/count(distinct t2.group_group),4)*100,'%') as `单一复购率公式`
from tmp_weekly_user_god t1
left join tmp_weekly_user_god t2
on t1.group_group = t2.group_group
and t1.weekly = t2.next_weekly
group by t1.weekly,t1.weekly_range结果集如下：
细节问题：
周维度：如果只使用weekofyear 只是给了一个具体的数字，而不清楚具体的周开始时间和结束时间，因此可以加上，更直观，起代码如下：
concat(to_char(DATEADD(trade_date,-WEEKDAY(trade_date),'dd'),'yyyymmdd'),'~' ,to_char(DATEADD(trade_date,6-WEEKDAY(trade_date),'dd'),'yyyymmdd'))
拆分下
周开始时间:`to_char(DATEADD(trade_date,-WEEKDAY(trade_date),'dd'),'yyyymmdd')
周结束时间:to_char(DATEADD(trade_date,6-WEEKDAY(trade_date),'dd'),'yyyymmdd')
运营的需求，细节还是有一点点问题，有没有发现，这个后续和运营沟通解决了；
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