留存率公式__利润留存率的计算公式是什么?( 三 )
若大盘留存异常，可以再分产品渠道、用户来源、用户群、分功能等角度具体分析 。当然产品、运营、技术、市场每个环节都会对留存产生影响，需要多角度分析，此处不再展开 。
这种对比可以从多个角度分析，不限于用户群、用户来源、用户行为、产品渠道、产品功能等 。更精细化的留存分析还可以过滤用户某一行为再对比分析留存 。
例如，某功能留存高于大盘的留存，或者某功能的留存率较高，则此功能对产品的价值比较大，可以通过产品的调整，使更多用户使用此类功能，提高留存率 。或者若对比男女用户群的留存率，发现男性用户的留存率比女性低，可以分析原因，优化产品策略，也可以调整产品推广渠道，以吸引女性用户 。
分析以下留存图（也可称为手枪图），通过该图的数据，可以看出新增激活用户整体留存情况，随着产品的优化，存留率有没有越来越高，或者随着时间的流逝，产品的粘性是否有下降，
新增用户的留存率曲线有两个特点：前期快速下降、一定时间后进入平稳期 。
想要提高产品的留存率曲线的表现，可以从以上两个角度出发，缩短用户进入平稳期的时间 (尽快激活) ，并且让更多的用户进入平稳期 (激活更多) 或者通过发现产品问题优化产品体验召回的流失用户的 。当然最终还是需要惊喜的产品体验，使用户逐渐形成习惯，增强产品的不可或缺性 。
Q4：留存率计算
现有一份表格，记录了用户ID及其下单时间
我们使用navicat导入数据
选择表格文件
导入成功后，我们就可以正式开始了
首先，我们找出每个用户的最小日期，即首次下单时间
out:
接着，我们去一下重
out:
关联起来，由此我们可以得到用户ID，下单时间，首次下单时间三个字段
out:
然后我们可以求出1号的人在各个日期有多少人，这样就很容易求出1号的次日留存率，3日留存率，4日留存率....
方法是按最小日期和下单时间分组
out:
其实到这步我们已经一目了然
如果时间差为1，则为次日留存人数，为2，则为三日留存人数，为6，则为七日留存人数；次日留存人数/人数，则为次日留存率
out:
现有一份表，记录了用户ID，购买日期，购买数量，购买金额
我们只要用户ID和下单时间这两列信息，并且去重
out:
改时间列数据类型为时间
out:
找出每个用户的最小购买时间，即首次购买时间
out:
把他们关联起来，得到用户ID，下单时间，首次下单时间
out:
计算留存人数，按最小时间、下单时间分组
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现在我们可以清晰的看到1997-01-01的次日留存人数为3，留存率为3/209，三日留存人数为3，留存率为3/209，四日留存人数为2.......
out:
如果我们想看某一日的留存率，我们可以把它筛选出来
out:
Q5：银行代发工资留存率怎么计算
简单计算（不考虑原存款余额的支取和期间的存取）：
最近一次代发工资留存率=(当前余额-发工资前余额)/代发工资额 。负数，是因为支取数额大于代发工资额，也就是连原来的账户余额也支取了 。
拓展资料：
工资(Wages，Salary)是指雇主或者法定用人单位依据法律规定、或行业规定、或根据与员工之间的约定，以货币形式对员工的劳动所支付的报酬 。工资可以以时薪、月薪、年薪等不同形式计算 。
在中国，由用人单位承担或者支付给员工的下列费用不属于工资:
(1)社会保险费;
(2)劳动保护费;
(3)福利费;
(4)解除劳动关系时支付的一次性补偿费;
(5)计划生育费用;
(6)其他不属于工资的费用 。在政治经济学中，工资本质上是劳动力的价值或价格 。工资是生产成本的重要部分 。法定最少数额的工资叫最低工资，工资也有税前工资、税后工资、奖励工资等各种划分 。在政治经济学中，资本本质上是劳动力的价值或价格 。
在支付工资的那一天，称为"工资日"，按照每个公司跟雇员所签定的合同不一样 。当月工资一般次月发，有3号、5号、7号、10号、15号等 。
工资受法律保障，过期15日不支薪称为"欠薪"，雇员可以依《劳动法》等相关法律追讨雇主 。
工资可以分为底薪、佣金、绩效及额外津贴等:
底薪:是每月每期固定的金额 。
佣金:是售货员、推销员、地产经纪、旅行社导游等，按其个别员工的营业额，多劳多得的 。
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