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  • 年活跃用户数
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    2021-11-19 14:43:12

    建表

    CREATE TABLE denglu(
    id varchar(10),
    dt date)
    

    插入测试数据

    INSERT INTO denglu 
    VALUES 
    ('01','2021-10-01'),
    ('01','2021-10-01'),
    ('02','2021-10-03'),
    ('02','2021-10-02'),
    ('03','2021-10-01'),
    ('03','2021-10-04'),
    ('04','2021-10-06'),
    ('05','2021-10-07'),
    ('06','2021-10-06'),
    ('06','2021-10-05'),
    ('06','2021-10-04');
    

    Q1 每日活跃用户数
    按天数统计,需要group by dt,一个用户一天内可能多次登陆,需要distinct去重,语法如下

    SELECT dt,count(DISTINCT id) FROM denglu 
    GROUP BY dt ORDER BY dt
    

    Q2 每日新增用户数
    该日新增用户,即在此日期之前没有出现过的用户,因此每个用户的最小登陆日期计为那一日的新增,语法如下

    SELECT dt2,count(DISTINCT id) FROM (
    SELECT id,min(dt)AS dt2 FROM denglu GROUP BY id
    )
    GROUP BY dt2
    

    Q3 每日累计用户数
    先放语法

    SELECT dt2,count(DISTINCT CASE WHEN dt1<=dt2 THEN id end) FROM (
    (SELECT distinct dt AS dt1,id FROM denglu) a
    LEFT JOIN (SELECT DISTINCT dt AS dt2 FROM denglu)b ON 1=1
    )
    GROUP BY dt2
    

    拆解,先找出每日登陆用户

    SELECT distinct dt AS dt1,id FROM denglu
    
    DT1ID
    2021-10-0103
    2021-10-0101
    2021-10-0202
    2021-10-0302
    2021-10-0403
    2021-10-0406
    2021-10-0506
    2021-10-0604
    2021-10-0606
    2021-10-0705

    第二步,左关联一个distinct去重的日期,方便后面统计每日累计

    SELECT * FROM (
    (SELECT distinct dt AS dt1,id FROM denglu) a
    LEFT JOIN (SELECT DISTINCT dt AS dt2 FROM denglu)b ON 1=1
    )ORDER BY DT1
    FETCH FIRST 20 ROWS ONLY;
    
    DT1IDDT2
    2021-10-01012021-10-01
    2021-10-01012021-10-02
    2021-10-01012021-10-03
    2021-10-01012021-10-04
    2021-10-01012021-10-05
    2021-10-01012021-10-06
    2021-10-01012021-10-07
    2021-10-01032021-10-01
    2021-10-01032021-10-02
    2021-10-01032021-10-03
    2021-10-01032021-10-04
    2021-10-01032021-10-05
    2021-10-01032021-10-06
    2021-10-01032021-10-07
    2021-10-02022021-10-01
    2021-10-02022021-10-02
    2021-10-02022021-10-03
    2021-10-02022021-10-04
    2021-10-02022021-10-05
    2021-10-02022021-10-06

    之后就以DT2为每日统计,按天数统计,group by DT2,当DT1<=DT2,则计为DT2累计用户

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    配图来自Canva可画

    2022年3月28日,京东健康股份有限公司(股票简称“京东健康”,6618.HK)发布2021年全年业绩公告。截至2021年12月31日,年度活跃用户数量达到1.23亿。报告期内,京东健康总收入为306.8亿元,同比增长58.3%;非国际财务报告准则指标下(Non-IFRS)净利润达14.0亿元,同比增长91.5%;全国范围内的药品仓库和非药品仓库数量分别增至19个和超过400个,80%的自营药品订单实现次日达;京东健康互联网医院日均咨询量已超过19万。

    公告显示,2021年,京东健康多项核心指标超出市场预期,特别是其年活跃用户数相比2020年活跃用户数净增加3356万,这一增长量受到业内关注。究其原因,除了外部利好因素外,过去一年,京东健康通过持续提升用户体验,提供了更加便捷、及时、有效、专业的服务体验,并以此收获更多用户的信赖。

    高效履约能力:80%自营药品订单实现次日达

    米内网数据显示,2017-2020年,中国网上药店规模呈增长趋势,在过去5年内均保持50%以上的复合增长率;同时,依据BCG&腾讯《2020数字化医疗洞察报告》,2020年,数字化医疗服务用户已达6.2亿人,超6成患者通过互联网获取医药信息。

    上述数据代表了用户对于线上购药这种新兴模式的认可和信赖,尤其是在疫情推动下,带动市场增长的关键因素是用户活跃度的不断走高,而京东健康在2021年的活跃用户增长变化也正是这一趋势的现实例证。

    京东健康全年业绩公告显示,其80%的自营药品订单已经实现次日达。从公告中不难发现,实现这一高效履约能力的背后支撑,正是京东健康不断提升的供应链管理能力和效率。

    截至2021年12月31日,京东健康使用了京东物流全国范围内的19个药品仓库和超过400个非药品仓库;同时,京东大药房“自营药品冷链”已经覆盖全国超过200个城市,有效实现了冷链药品种类的扩充和履约能力的提升。同时,京东大药房还在更多地区开设线下自营的DTP药房,以进一步完善线上线下一体化履约体系。

    据了解,京东健康坚持了自营、在线平台和全渠道布局相结合的运营模式。公告显示,京东健康在线平台已拥有超过1.8万第三方商家,这进一步提高了医药健康产品的品类丰富度和供给能力;而全渠道服务“京东药急送”通过商家自配送、平台配送、同城送等多种履约方式,也已携手约5万家药房门店,在全国超过300个城市为用户提供全时段送药上门服务,能满足用户紧急用药需求。

    综合来看,在医药健康零售方面,京东健康的在线平台、全渠道布局业务与自营业务形成了优势互补,这在更大范围提升了医药健康产品的供给能力,在品类、价格和派送服务上,为用户提供了更多样化的选择。

    专业便捷服务:日均在线问诊咨询量超19万

    今年全国两会期间,在健康报“两会精英汇”专场活动上,健康中国行动推进委员会办公室副主任、国家卫生健康委规划司司长毛群安指出,践行健康中国行动要借力互联网、大数据等新技术来重塑我国医疗卫生服务体系,注重健康管理,慢病防控关口前移,“互联网﹢医疗健康”要运用新一代的信息技术来重塑医疗卫生服务体系。

    公告显示,京东健康已建立起覆盖全场景、线上线下一体化的医疗健康服务生态,并通过连接更多优质医疗资源、持续提升专业化服务能力,为越来越多用户提供多层次、多样化的医疗健康服务。2021年,京东健康相继成立感染及肝病中心、脑营养中心、皮肤修复中心等9个专科中心,专科中心总数达到27个;京东健康互联网医院已入驻超4.5万位副主任医师及以上职称的医生;日均在线问诊咨询量持续攀升,已经超过19万。

    过去一年,京东健康旗下“京东家医”还全面整合了医疗服务资源和供应链能力,全新上线了“电话家医”服务和支持多方同时在线的音视频问诊功能,将医疗资源和服务能力向智能硬件、基层社区等更多场景输出。京东健康还帮助广大消费者更加便捷地获取包括体检、医学美容、口腔齿科、核酸检测及疫苗预约等在内的各类健康服务。目前,京东健康通过与诺辉健康、泛生子、华大基因等品牌合作,打造了包含自检产品、报告解读、门诊预约、康复管理等在内的一站式重疾早筛服务生态。

    据了解,京东健康已构建起覆盖购药前、购药中、购药后的全流程、全场景用药安全体系,并基于国家相关法律法规,制定了高于行业标准、严于法规要求的用药安全管理办法;还牵头组建了“京东健康互联网医疗专家委员会”,通过推动制定互联网专科诊疗规范,形成医疗质量控制标准,为用户提供值得托付的专业医疗健康服务。

    行业人士认为,未来随着相关监管政策不断完善,将引导“互联网+医疗健康”实现更有质量的发展。可以预期的是,京东健康将通过持续提升用户体验,进一步打磨更高效、更专业的服务体验,满足更多用户健康需求,加速助力“健康中国”落地。

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  • 最近七天内连续三天活跃用户数

    千次阅读 2021-08-10 21:09:20
    最近七天内连续三天活跃用户数 首先,感谢大华公司给的面试机会,非常感谢~! 进入正题,建表: create table uv_detail_daycount( mid int )PARTITIONED BY(dt string); 通过load将hdfs文件加载到hive中。 数据...

    最近七天内连续三天活跃用户数

    首先,感谢大华公司给的面试机会,非常感谢~!
    进入正题,建表:

    create table uv_detail_daycount(
    mid int
    )PARTITIONED BY(dt string);
    

    通过load将hdfs文件加载到hive中。
    数据文件名如下:
    在这里插入图片描述
    里面的数据只有用户mid。如下所示:
    在这里插入图片描述

    每个日期对应的用户mid,即为该天活跃。
    在这里插入图片描述
    通过上图可以发现,最近七天内连续三天活跃用户数应该是001和002号用户,最终2021-08-10这天的最近七天内连续三天活跃用户数为2.

    实现

    第一步,查询最近七天的数据,并按照日期从小到大进行排序。

    select 
    	mid,
    	dt,
    	rank() over(partition by mid order by dt) mid_dt_rank
    	from uv_detail_daycount
    	where dt >=date_add('2021-08-10',-6) and dt<='2021-08-10'
    

    在这里插入图片描述
    第二步,求日期和排名的差值.

    with t1 as (select 
    	mid,
    	dt,
    	rank() over(partition by mid order by dt) mid_dt_rank
    	from uv_detail_daycount
    	where dt >=date_add('2021-08-10',-6) and dt<='2021-08-10')
    	
    select 
    	mid,
    	date_sub(dt, mid_dt_rank) date_dif
    from
    	t1;
    

    在这里插入图片描述
    第三步,对用户和差值进行分组,然后通过having选择差值相同个数大于等于3的数据取出。

    with t1 as (select 
    	mid,
    	dt,
    	rank() over(partition by mid order by dt) mid_dt_rank
    	from uv_detail_daycount
    	where dt >=date_add('2021-08-10',-6) and dt<='2021-08-10'),
    	t2 as (select 
    	mid,
    	date_sub(dt, mid_dt_rank) date_diff
    	from t1)
    
    SELECT mid 
    from 
    	t2
    	group by mid, date_diff
    	HAVING count(*) >= 3;
    

    在这里插入图片描述
    第四步,根据用户id去重(为什么会出现重复的mid?最近七天可能用户前3天用户连续登录满足所求指标的要求,后三天也是如此,所以会出现mid重复。这个mid可以理解为该用户满足指标的次数吧,但是指标求的是活跃用户数,所以要去重)

    with t1 as (select 
    	mid,
    	dt,
    	rank() over(partition by mid order by dt) mid_dt_rank
    	from uv_detail_daycount
    	where dt >=date_add('2021-08-10',-6) and dt<='2021-08-10'),
    	t2 as (select 
    	mid,
    	date_sub(dt, mid_dt_rank) date_diff
    	from t1),
    	t3 as (SELECT mid 
    	from 
    	t2
    	group by mid, date_diff
    	HAVING count(*) >= 3)
    	
    select mid	
    from
    	t3
    	group by mid;
    
    

    在这里插入图片描述
    第五步,整理显示:

    with t1 as (select 
    	mid,
    	dt,
    	rank() over(partition by mid order by dt) mid_dt_rank
    	from uv_detail_daycount
    	where dt >= date_add('2021-08-10',-6) and dt <= '2021-08-10'),
    	t2 as (select 
    	mid,
    	date_sub(dt, mid_dt_rank) date_diff
    	from t1),
    	t3 as (SELECT mid 
    	from 
    	t2
    	group by mid, date_diff
    	HAVING count(*) >= 3),
    	t4 as(select mid	
    from
    	t3
    	group by mid) 
    
    select 
    	'2021-08-10',
    	concat(date_add('2021-08-10',-6),'至','2021-08-10'),
    	count(*)
    from 
    	t4;
    

    在这里插入图片描述

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  • 活跃用户数+grouping sets 主要是grouping sets的使用
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