Mengapa Ilmu Data - Menjelajahi Data dengan SQL - Lanjutan

Selanjutnya, Catherine ingin melihat pada tingkat churn.

Churn rate adalah persentase pelanggan ke layanan bulanan yang telah dibatalkan. Misalnya, pada bulan Januari, katakanlah Codecademy memiliki 1.000 pelajar. Pada bulan Februari, 200 pelajar mendaftar, dan 250 membatalkan.

Tingkat churn untuk Februari adalah:

pelanggan cancellationstotal = 2501000 + 200 = 20,8% \ frac {cancellations} {total \ pelanggan} = \ frac {250} {1000 + 200} = 20,8 \% total pelanggan

pembatalan = 1000 + 200

250 = 20,8%

Catherine ingin menganalisis tingkat churn untuk Codecademy selama beberapa bulan terakhir sehingga dia menulis kueri SQL lain.

Instruksi

1. Klik Jalankan, untuk melihat analisis Catherine untuk tingkat churn pada Maret 2017.

Rekomendasi apa yang akan Anda buat untuk Codecademy berdasarkan analisis Catherine?

(Permintaan ini mungkin perlu waktu untuk dimuat karena tabel pro_users memiliki 118.135 baris!)

Dalam hasilnya, harus ada tiga kolom:

• enrollments
• march_cancellations
• churn_rate

Query 

SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS 'enrollments',

  COUNT(CASE

        WHEN strftime("%m", cancel_date) = '03'

        THEN user_id

  END) AS 'march_cancellations',

  ROUND(100.0 * COUNT(CASE

        WHEN strftime("%m", cancel_date) = '03'

        THEN user_id

  END) / COUNT(DISTINCT user_id)) AS 'churn_rate'

FROM pro_users

WHERE signup_date < '2017-04-01'

  AND (

    (cancel_date IS NULL) OR

    (cancel_date > '2017-03-01')

  );

Query Results

enrollments	march_cancellations	churn_rate
16435	4165	25.0

Database Schema

pro_users118135 rows
user_id	TEXT
signup_date	TEXT
cancel_date	TEXT