在日常工作中，经常需要计算用户的留存情况，在销售数据和登录数据里用的比较多。在参考【举个栗子】这位大神的文章后，总结了以下3种表，解决所有问题。
1、计算总体留存，即截至某个月所有客户在第一次购买后几个月的留存情况。
第一次购买时间={ FIXED[客户名称]:MIN ([订单日期])}
日期与第一次间隔=DATEDIFF('month',[第一次购买时间],[订单日期])
时间和间隔可以根据实际需要改年月日
统计累计客户数，标签：客户名称-计数（不同），计算依据：表（向下）；编辑表计算：计算类型：汇总-总和，计算依据：表（向下）
间隔为0指的是当月的数据，可以隐藏
将标签拖到颜色，选择方块，数大的颜色就会深点
可以按行合计，显示的是截至某月累计的总客户数
显示留存率，拖动客户名称到标签，选择计数（不同），计算依据：表（横穿），快速表计算：合计百分比
2、计算新增用户留存
第一次购买时间= { FIXED[客户名称]:MIN ([订单日期])}
再次购买时间= IF [订单日期] > [第一次购买时间] THEN [订单日期] END
再次购买与第一次间隔 = DATEDIFF('month',[第一次购买时间],[再次购买时间])
新增客户数：将客户名称拖到标签，选择计数（不同）
可以增加行合计，NULL和0列可以隐藏
显示留存率：客户名称拖到标签，选择计数（不同），计算依据：表（横穿），快速表计算：合计百分比
3、计算活跃用户留存，即当月产生订单的客户在其他几个月的情况，参考的商品关联表的计算模式
首先将订单日期转化成文本形式的月份：
订单日期月 = STR(YEAR([订单日期]))+"年"+STR(MONTH([订单日期]))+"月"
复制订单日期月这个字段，分别拖到行和列，意思为：2015年1月的客户同时出现其他几个月的次数，按照商品方式理解，就是购买了2015年1月的客户同时购买了其他月的数量
统计每个区里的行数：SIZE = SIZE()
统计每个分区的客户数： total客户数 = TOTAL(COUNTD([客户名称]))
月份留存率 = [SIZE]/[total客户数]
将客户名称、SIZE、total客户数、月份留存率拖入标签后，发现每个单元格里数据重复了多次
筛选第一行数字：筛选器 = FIRST()=0，计算依据：客户名称，编辑筛选器：真
在计算活跃留存的时候，一直没有找到像其他两种的计算方式，如果你有更好的想法，欢迎留言和补充。
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