이벤트 계약
쿼리가 예상하는 필드
| 필드 | 유형 | 그것이 존재하는 이유 |
|---|---|---|
| timestamp_utc | Timestamp | 활동 시간. |
| user_id | Utf8 | 안정적인 행위자 식별자. |
| event_name | Utf8 | 적격 제품 작업. |
DataFusion SQL
쿼리 복사
sql
WITH daily_users AS (
SELECT DISTINCT
date_trunc('day', timestamp_utc) AS activity_day,
user_id
FROM product_events
WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '35 days'
AND event_name IN ('feature_used', 'dashboard_viewed', 'query_run')
),
days AS (
SELECT DISTINCT activity_day
FROM daily_users
),
activity AS (
SELECT
days.activity_day,
COUNT(DISTINCT CASE
WHEN daily_users.activity_day = days.activity_day
THEN daily_users.user_id
END) AS dau,
COUNT(DISTINCT daily_users.user_id) AS wau
FROM days
JOIN daily_users
ON daily_users.activity_day BETWEEN
days.activity_day - INTERVAL '6 days' AND days.activity_day
GROUP BY days.activity_day
)
SELECT
activity_day,
dau,
wau,
100.0 * dau / NULLIF(wau, 0) AS stickiness_pct
FROM activity
ORDER BY activity_day;이 읽기 전용 쿼리는 빈 유형의 테이블에 대해 계획되고 실행됩니다. 아파치 DataFusion 45.2.0. 결정론적 샘플 출력은 합성되어 별도로 검토됩니다. 자신의 데이터에 대해 필드 유형, 임계값 및 비즈니스 정의를 검증합니다. 테스트 방법론을 읽어보세요.
쿼리 결과
일일 활성 사용자
마지막 3일 동안 일일 활동이 증가했습니다.
2026-07-25
812
2026-07-26
846
2026-07-27
910
| activity_day | dau | wau | stickiness_pct |
|---|---|---|---|
| 2026-07-25 | 812 | 5,120 | 15.86 |
| 2026-07-26 | 846 | 5,244 | 16.13 |
| 2026-07-27 | 910 | 5,408 | 16.83 |
합성 예제 출력. 운영 결정에 사용하기 전에 자체 이벤트 스키마 및 임계값에 대해 쿼리를 실행하세요.
예제 재현
공공 픽스처 다운로드
JSON 번들은 타입이 지정된 이벤트 계약을 포함합니다. illustrative 입력 행, 정확한 SQL, 예상 출력, 검토 참고 사항 및 엔진 버전. CSV에는 표시된 결과가 포함됩니다.
SQL 작동 방식
- 1첫 번째 CTE는 사용자 및 날짜별로 반복적으로 적격한 이벤트를 중복 제거합니다.
- 2각 보고일을 이전 7일의 활동일과 결합하면 정확한 WAU 분모가 생성됩니다.
- 3지속성은 해당 날짜의 고유 활성 사용자 수를 해당 날짜의 연속 고유 주간 활성 사용자 수로 나눈 값입니다.
결정해야 할 극단적인 경우
- 의미 있는 활동에 대한 일관성이 없는 프록시인 경우 페이지 보기나 로그인을 사용하지 마세요.
- 익명 사용자와 식별 사용자 병합은 고유 개수를 변경합니다.
- 보고 비교에서 불완전한 현재 날짜를 제외합니다.
추천 대시보드
- 추세: DAU 및 정확한 WAU
- 통계: DAU/WAU 끈적임
- 표: 계획 또는 획득 소스별 활성 사용자
레시피를 활용해 보세요
관련 계측 및 가이드
분석 계속하기
실제 이벤트에서 실행
테이블을 만들고, 필드를 조정하고, 결과를 저장하세요.
무료로 시작하고, 구조화된 이벤트를 보내고, 쿼리 결과를 차트, 공유 대시보드 위젯 또는 알림 입력으로 사용하세요.