首先，使用子查詢將原始數據表（假設為try123）按照用戶ID和日期進行分組，并計算每個用戶的第一天日期（firstday）和日期差（diff）。接下來，外部查詢根據firstday進行分組，并使用聚合函數sum和條件判斷函數if來計算新增、次日、七日和三十日留存的數量。其中，if(diff=0,1,0)表示如果diff等于0，則返回1，否則返回0。最后，通過除法運算計算次日、七日和三十日留存率，即對應留存數量除以新增數量。最終的查詢結果按照firstday進行排序，并顯示新增、次日、七日和三十日留存的數量以及對應的留存率。

舉例如下：

我們選擇一個廣告轉化的場景來計算轉化率。假設我們有以下三個階段的轉化數據：點擊廣告的用戶數、進一步進行購買的用戶數和最終完成購買的用戶數。

首先，我們需要創建一個名為"conversion"的表來存儲轉化數據，包括三個階段的用戶數?？梢允褂靡韵翸ySQL代碼創建表：

CREATE TABLE conversion (

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

ad_clicks INT,purchases INT,completed_purchases INT);

然后，我們可以插入一些示例數據來進行計算。假設我們有以下數據：

• 點擊廣告的用戶數：1000

• 進一步進行購買的用戶數：200

• 最終完成購買的用戶數：50

可以使用以下MySQL代碼插入數據：

INSERT INTO conversion 

(ad_clicks, purchases, completed_purchases)VALUES (1000, 200, 50);

接下來，我們可以使用MySQL代碼計算每個階段的轉化率和整體轉化率。以下是示例代碼：

SELECT

ad_clicks AS "點擊廣告的用戶數",

purchases AS "進一步進行購買的用戶數",

completed_purchases AS "最終完成購買的用戶數",

purchases / ad_clicks AS "點擊轉化率",

completed_purchases / ad_clicks AS "整體轉化率"FROM

conversion;

執行以上代碼后，將返回一個包含轉化數據和轉化率的結果集，你可以根據實際的數據和需求進行相應的調整。