【场景】：近几天活跃【分类】：条件函数、日期函数、datediff分析思路难点：1.这个题有一个坑题目中没有说清楚，沉睡用户(近7天未活跃但更早前活跃过)，根据定义它是包含流失用户(近30天未活跃但更早前活跃过)，也就是说只要是流失用户就是沉睡用户！实际上答案并不包括。所以沉睡用户应该这样定义：近7天未活跃但更早前活跃过且非流失用户。2.case when 判断使每个类型的用户不会有重合。而且先判断哪个后判断哪个尤其重要，顺序不能换！新学到：1.用户最近一次活跃时间：max(date)；一直没有想到，其实在之前是知道求用户第一次活跃时间是用：min(date)。如果使用这个会省很多力气。因为最后一次活跃的时间可以用来确定   近几天未活跃但更早前活跃过2.select里面可以套用select，尤其是从另外一个表用group by查询，因为group by又不好放在总的框架里面。（1）统计用户第一次活跃的时间；用户最后一次活跃的时间如果in_time-进入时间和out_time-离开时间跨天了，在两天里都记为该用户活跃过[使用]：min()确定用户第一次活跃时间，max()确定用户最后一次活跃时间（2）近7天和近30天，涉及两个不同的活跃条件一种方法是求出第7天是什么时候：日期减去天数得到日期；另一种是日期减去日期得到天数[使用]：date_sub()、datediff('2021-11-04',dt_max) <=6、timestampdiff(day,expr1,expr2)都可以（3）对用户分类且求比例case when 判断就使每个类型的用户不会有重合，所以‘新晋用户’在’忠实用户‘的前面，’流失用户‘在’沉睡用户‘的前面。[使用]：case when求解代码方法一：with子句 + 使用 union 合并几种分类情况#依次去求每个类型的uid有哪些with    main as(        #用户第一次活跃的时间        select            uid,            min(date(in_time)) as min_date        from tb_user_log        group by uid    ),    attr as(        #近7天和近30天，两个不同条件的活跃记录表        #先求出今日是哪一天,往前七天是那一天，往前30天是那一天        select            max(date(in_time)) as now_date,            date_sub(max(date(in_time)),interval 6 day) as 7_date,            date_sub(max(date(in_time)),interval 29 day) as 30_date        from tb_user_log    )    ,temp as(        #新晋用户(近7天新增)        select distinct            uid as new_u        from main,attr        where min_date >= 7_date    )#输出：105、102    ,temp1 as(        #忠实用户(近7天活跃过且非新晋用户)        #when date(in_time)>= 7_date and not in 新晋用户        select distinct            uid as zs_u        from tb_user_log,attr        where date(in_time)>= 7_date        and uid not in(            select                uid            from main,attr            where min_date >= 7_date        )     )#输出：109、108、104    ,temp2 as(        #流失用户(近30天未活跃但更早前活跃过)        #when date(in_time) < 30_date and not in 近30天活跃过的用户        select distinct            uid as ls_u        from tb_user_log,attr        where date(in_time)< 30_date        and uid not in(            select                uid            from tb_user_log,attr            where date(in_time) >= 30_date        )    )#输出：101    ,temp3 as(        #沉睡用户(近7天未活跃但更早前活跃过)        #when date(in_time) < 7_date and not in 近7天活跃过的用户        select distinct            uid as cs_u        from tb_user_log,attr        where date(in_time) < 7_date        and uid not in(            select                uid            from tb_user_log,attr            where date(in_time) >= 7_date        )    )#输出：103、101(select    '新晋用户' as user_grade,    count(*) as ratiofrom tempgroup by user_grade)union(select    '忠实用户' as user_grade,    count(*) as ratiofrom temp1group by user_grade)union(select    '流失用户' as user_grade,    count(*) as ratiofrom temp2group by user_grade)union(select    '沉睡用户' as user_grade,    count(*) as ratiofrom temp3group by user_grade)方法二：with 子句 + case whenwith    main as(        #用户第一次活跃的时间,用户最后活跃的时间        select            uid,            min(date(in_time)) as min_date,            max(date(in_time)) as max_date        from tb_user_log        group by uid    ),    attr as(        #近7天和近30天，涉及两个不同的活跃条件        #先求出今日是哪一天,往前七天是哪一天，往前30天是哪一天        select            max(date(in_time)) as now_date,            date_sub(max(date(in_time)),interval 6 day) as 7_date,            date_sub(max(date(in_time)),interval 29 day) as 30_date        from tb_user_log    )#case when 判断就使每个类型的用户不会有重合。select    (case        when min_date >= 7_date        then '新晋用户'        when max_date >= 7_date        then '忠实用户'        when max_date <= 30_date        then '流失用户'        else '沉睡用户'    end) as user_grade,    round(count(distinct uid)/(select count(distinct uid) from tb_user_log),2) as ratiofrom main,attrgroup by user_gradeorder by ratio desc方法三：case when + 日期函数：date_sub()#case when 判断就使每个类型的用户不会有重合。select    (case        when min_date >= 7_date        then '新晋用户'        when max_date >= 7_date        then '忠实用户'        when max_date <= 30_date        then '流失用户'        else '沉睡用户'    end) as user_grade,    round(count(distinct uid)/(select count(distinct uid) from tb_user_log),2) as ratiofrom(    #用户第一次活跃的时间,用户最后活跃的时间    select        uid,        min(date(in_time)) as min_date,        max(date(in_time)) as max_date    from tb_user_log    group by uid) main,(    #近7天和近30天，涉及两个不同的活跃条件    #先求出今日是哪一天,往前七天是哪一天，往前30天是哪一天    select        max(date(in_time)) as now_date,        date_sub(max(date(in_time)),interval 6 day) as 7_date,        date_sub(max(date(in_time)),interval 29 day) as 30_date    from tb_user_log) attrgroup by user_gradeorder by ratio desc方法四：case when + 日期函数： timestampdiff(day,expr1,expr2)#case when 判断就使每个类型的用户不会有重合。select    (case        when timestampdiff(day,min_date,'2021-11-04') <= 6        then '新晋用户'        when timestampdiff(day,max_date,'2021-11-04') <= 6        then '忠实用户'        when timestampdiff(day,max_date,'2021-11-04') >= 30        then '流失用户'        else '沉睡用户'    end) as user_grade,    round(count(distinct uid)/(select count(distinct uid) from tb_user_log),2) as ratiofrom(    #用户第一次活跃的时间,用户最后活跃的时间    select        uid,        min(date(in_time)) as min_date,        max(date(in_time)) as max_date    from tb_user_log    group by uid    ) maingroup by user_gradeorder by ratio desc方法五：日期函数：datediff(expr1,expr2) <=6#case when 判断就使每个类型的用户不会有重合。select    (case        when datediff('2021-11-04',min_date) <= 6        then '新晋用户'        when datediff('2021-11-04',max_date) <= 6        then '忠实用户'        when datediff('2021-11-04',max_date) >= 30        then '流失用户'        else '沉睡用户'    end) as user_grade,    round(count(distinct uid)/(select count(distinct uid) from tb_user_log),2) as ratiofrom(    #用户第一次活跃的时间,用户最后活跃的时间    select        uid,        min(date(in_time)) as min_date,        max(date(in_time)) as max_date    from tb_user_log    group by uid    ) maingroup by user_gradeorder by ratio desc