在 AWS QuickSight 中计算队列分析的保留率
Calculate Retention Rate for Cohort Analysis in AWS QuickSight
我在 Spice 中有两个 "tables"。
- Table A 拥有我所有的用户帐户,包括创建的时间戳
- Table B 的用户 activity 具有时间戳
尝试构建一个队列图表来显示
- 月份创建的时间戳为行
- 月activity时间戳为列
- 值(
- 值(2 月 activity 的用户在 1 月 除以 1 月创建的所有用户)
我尝试了 countOver 和 pre_agg,按时间戳和其他一些东西进行分区,但没有成功让计算工作。
这通常可行吗?
我也一直在努力计算 QuickSight 中的保留率。我发现,如果我想进行这些类型的期间比较,我必须在 QuickSight 之外进行。
我喜欢为同类群组使用热图显示。为此,为显示创建两个新字段。一个是他们加入的月份,一个是保留时间。
首先,例如'join_month'
extract('YYYY',{user_join}) * 100 + extract('MM',{user_join})
然后,根据 activity 时间戳添加一个计算字段,其中包含自用户加入以来的时间。例如 'months_later'
dateDiff({user_join}, {timestamp}, 'MM')
对于值,使用不同的用户数。这将为您提供总体计数,并且视觉效果非常有用,但无法获得保留百分比。用户必须从实际用户中计算出百分比。
我在 Spice 中有两个 "tables"。
- Table A 拥有我所有的用户帐户,包括创建的时间戳
- Table B 的用户 activity 具有时间戳
尝试构建一个队列图表来显示
- 月份创建的时间戳为行
- 月activity时间戳为列
- 值(
- 值(2 月 activity 的用户在 1 月 除以 1 月创建的所有用户)
我尝试了 countOver 和 pre_agg,按时间戳和其他一些东西进行分区,但没有成功让计算工作。
这通常可行吗?
我也一直在努力计算 QuickSight 中的保留率。我发现,如果我想进行这些类型的期间比较,我必须在 QuickSight 之外进行。
我喜欢为同类群组使用热图显示。为此,为显示创建两个新字段。一个是他们加入的月份,一个是保留时间。
首先,例如'join_month'
extract('YYYY',{user_join}) * 100 + extract('MM',{user_join})
然后,根据 activity 时间戳添加一个计算字段,其中包含自用户加入以来的时间。例如 'months_later'
dateDiff({user_join}, {timestamp}, 'MM')
对于值,使用不同的用户数。这将为您提供总体计数,并且视觉效果非常有用,但无法获得保留百分比。用户必须从实际用户中计算出百分比。