SQL 怎么统计新增、回流和流失用户？只看当天活跃够吗？
面试怎么回答
我会先定义活跃行为，再维护可信的首次活跃日和最近活跃日。新增看首次发生日期，回流看过去活跃过且跨过约定沉默期，流失则要在观察时点确认连续未活跃达到阈值。分类应互斥、覆盖明确，历史不完整的用户不能直接当新增。实现时按用户日期去重，用历史基线补足窗口外信息，再做边界样本和人数对账。
先把这段讲顺；面试官追问时，再展开下面的原理和细节。
详细讲解
运营拿到一张“新增用户”报表，发现里面有半年前注册的老账号。SQL 没报错，去重也没问题，只是把“昨天没来、今天来了”当成了新增。这道题真正考的是用户生命周期，而不只是两天数据做差集。
用户分类必须结合历史身份、观察窗口和业务阈值；当天活跃只能回答今天来没来。
先问一句：哪种行为才算“来过”？
打开应用、完成登录、观看有效内容、发生支付，都可以是某个指标里的活跃，但不能在同一条用户生命周期里随意替换。
比如统计付费用户回流，用户昨天登录却没支付，不一定会打断付费沉默期。反过来，把登录记录当成购买记录，会让付费回流人数持续偏低。
因此先固定用户标识、有效行为、业务时区和去重粒度。建议先形成“用户—业务日期”活跃明细，一天发生多少条事件都只贡献一个活跃日；事件次数留给另一类指标。
新增需要历史，不是两天做减法
当天活跃集合减去昨天活跃集合，得到的是“今天来、昨天没来”的人，其中同时包含首次出现者和重新出现的老用户。
真正的新增，应由可信的首次活跃日期判断。只扫描最近七天，再对日期取最小值，得到的只是“七天窗口内首次”，不是全生命周期首次。
历史保留不完整怎么办？可以从首日维表、历史用户基线或注册资料补证据，但注册新增与活跃新增仍需分开。实在无法确认，就标识为历史未知，不能为了分类整齐自动归为新客。
回流和流失，都有一个观察边界
假设业务约定连续七个完整自然日未活跃算沉默。某用户最后活跃日为1日，2日至8日都没来，9日回来，才满足这条回流定义。
这里的七天不是“日期差大于等于七”随便一写：9日减1日等于八，中间完整未活跃日才是七。阈值包含不包含当前日，必须用日历样本说清楚。
流失也不是永久事实。到了8日结束时，这名用户可进入“七日未活跃”状态；9日回来后转为回流。历史8日的状态不能因为后来回来而被静默覆盖。
一个典型场景：报表把老用户当成增长
比如团队只读取昨天和今天的数据，用反关联得到新增人数。活动开始后，“新增”明显上升，于是先怀疑获客渠道效果突然变好。
抽取账号后发现，很多用户以前来过，只是昨天没有访问。根因是查询窗口代替了历史身份。旧验收只检查“新增不大于日活”和用户去重，两条都成立，自然抓不到定义错误。
修复可以保留历史首日表，使用当天活跃回查历史，再按沉默期划分回流。历史首日表自身也需要处理迟到事件：更早的有效行为补进来，首次日期可能前移。
如果报表允许修订，要记录修订日期与规则版本；如果已经对外结算，则需要约定冻结与重述流程，不能让同一份已确认数据悄悄变化。
让分类互斥，但别假装它覆盖所有人
针对当天活跃人群，可以划成新增、回流、其他存量活跃，前提是三者条件互斥，且历史未知另行处理。
流失人群通常来自历史用户基线，不在当天活跃集合里。把“新增＋回流＋流失”拿去等于日活，集合范围本身就错了。对账前应先画清楚每个分类的母集合。
日更实现也不必每天扫描全部行为。用户首日和最近活跃日可以增量维护，但回补必须支持首日前移、最近日不倒退，以及按历史观察日重建状态。
测试至少放入五种用户：首次来访、连续活跃、刚好达到沉默阈值、差一天达到阈值、历史未知。再加入跨时区和迟到行为，检验结果是否仍符合定义。
这类题的加分点，不是说出更多生命周期名称，而是解释为什么昨天和今天相减不能替代完整用户历史。