『壹』 sql2000資料庫可以存儲多少數據，而且還不會讓其所使用的應用程序慢下來
我試驗過，如果你的表中只有2~5列，並且數據都不打的話 一個表如果是10萬條數據，在部分也的情況下速度會明顯下降，但是如果使用分頁速度還是非常快的。
所以，如果你的數據量很大的話還是用分頁實現吧
『貳』 ipad上sql的app怎麼使用
方法一：
1、打開設置---iCloud----備份開啟。
2、iPad與電腦相連接，連接後電腦會提示安裝iTunes，根據提示下載安裝好iTunes。
3、打開iTunes，登錄APPLE ID與密碼，選擇需要導出到電腦的文件即可
方法二：
1、電腦和iPad上分別登錄上同一個。
3、在電腦版好友列表裡，有個【我的設備】，點開後即可看到【我的iPad】，點擊後選擇傳送文件，選擇要傳的文件發送即可：
『叄』 如何做數據分析
數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。
『肆』 數據分析需要掌握哪些知識
數據分析要掌握主流的數據分析方法。
1、事件分析
可以根據用戶在企業APP、網站、小程序等平台上的操作記錄或是行為日誌，來確定用戶在平台上各個板塊之間行為的規律和特點，通過商業智能BI數據分析，研究出用戶的內心需求，對板塊內容進行優化調整，一般會涉及瀏覽頁面、點擊元素、訪問板塊等。
2、熱力圖分析
和事件分析類似，熱力圖一般指用戶訪問企業網站、APP和小程序時，會在一些元素和板塊進行停留，根據這些在元素和板塊上的點擊次數、點擊率、訪問次數、訪問人數等，通過商業智能BI以高亮圖形形式進行顯示，可以方便識別用戶行為，優化邏輯。
數據分析-派可數據商業智能BI
『伍』 MS SQL用戶留存率計算語句怎麼寫，一句話能搞定嘛今日登錄用戶數/昨日注冊用戶數一句話能寫完
select(selectcount(distinctuserid)from登錄表where登錄時間=今天)/(selectcount(1)from注冊表where注冊時間=昨天)as戶留存率
『陸』 每一天的新用戶的次日留存率，這個SQL應該怎麼處理
1select ( select count(distinct userid ) from 登錄表 where 登錄時間 = 今天 ) / ( select count(1) from 注冊表 where 注冊時間 = 昨天 ) as 戶留存率
『柒』 數據分析師日常都分析哪些數據
數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
『捌』 求教各位大俠，請問一下SQL如何高效的計算留存率啊
具體的表呢，數據呢，什麼都沒有怎麼計算啊
『玖』 sql計算留存率演算法
select ( select count(distinct userid ) from 登錄表 where 登錄時間 = 今天 ) / ( select count(1) from 注冊表 where 注冊時間 = 昨天 ) as 戶留存率
『拾』 如何獲取app的新增用戶，活躍用戶，啟動次數，使用時長等數據
最近和幾個人聊天,大家對於活躍都有著自己的看法,此外因為一些標準的問題,不熟悉分析術語的很多人把活躍,留存等很多信息都搞混了.後來發現這是一個很現實的問題。在一些我 看來不是問題的問題都變成了問題了，因此在此特地說說活躍的事，幫助更多從事游戲數據分析的小白們成長。
究竟什麼是活躍?在日常與外界合作過程中，我們經常日活躍、周活躍、月活躍等等信息，貌似聽起來比較簡單，但是真正如果自己實施操作統計數據時卻發現自己又不懂這些定義，因此作為一些分析師、甚至開發人員就會發現很難去操作。以下我將描述三個活躍的定義、使用方式、分析方法以及注意事項，限於篇幅今天就說說日活躍的分析使用。
日活躍
統計標准
日活躍的統計標准有很多種，在RPG中有日活躍角色數和日活躍賬號數。這類游戲由於存在創建角色的問題，所以一般會分成兩種統計方式。一般比較多見的是日活躍賬號數，可以認為就是日活躍用戶數。當然，很多游戲室不存在這樣的多角色概念，因此通用日活躍賬號數來作為統計的標准為最佳。
當然，還有一種統計標准就是設備的唯一標示，比如MAC，這樣統計日活躍設備數量，不過價值相對不大。
定義標准
統計日登錄過游戲的賬號數，此處要去重。
比如某日有1000個賬號登錄過游戲，總計登錄次數為1600次(因為存在某些賬號重復登錄游戲)，那麼該日的日活躍賬號數為1000。不要小看這個解釋，在實際操作中，經常會出現問題，例如我們在寫SQL語句提取數據時就應該加上distinct 進行去重操作：
Select count(distinct passportid) from playerlogintable
如果沒有加上distinct 統計的就是所有登錄玩家的總計的登錄次數，這樣就會出現大的問題。
日活躍能分析什麼?
單單一天的日活躍其實只能與前一日或者歷史同期做一個環比或者同比的分析。但是日活躍的能發揮的作用遠遠超出你的想像。
核心用戶規模
核心用戶規模的衡量其實和產品周期結合起來來看，在大部分游戲中，日活躍大概的構成可以分成以下的部分。
其中，新登用戶對於日活躍用戶的影響是最大的，一般新登佔比達到40%，而這個比例其實是可以判斷游戲核心用戶規模的依據之一。
從上圖的構成來看，如果新登用戶在後續不斷轉化穩定的老用戶以後，那麼老活躍用戶的規模是在不斷增長的，同時，如果新登用戶的注入水平保持不變，這樣來看，游戲的核心用戶有規模是在增長，並且新登用戶所佔的日活躍百分比是在下降的;如果新登用戶注入水平也在增長，且不斷轉化為老用戶，即核心用戶規模也在增長，那麼新登用戶所佔百分比會在一個區間穩定的變化的。
剛才所提到的核心用戶規模，之所以使用日活躍用戶來衡量，原因在於，以每日作為一個衡量的單位比較客觀反映用戶的游戲積極性，以日作為統計長度，恰好符合用戶游戲的最短的周期性循環。
那麼在日常的分析中，我們可以簡單計算一個周期內，每日新登用戶和活躍用戶的關系比例，看一個長期趨勢，一定程度上反映了目前核心用戶的規模增長情況。
那這里有人會問，怎麼看待迴流用戶的作用呢?
實際上，迴流用戶對於日活躍用戶的貢獻比例是極低的，但是該部分的貢獻卻不能夠忽略，因為在重大節日、渠道推廣等各種營銷手段上線以後，會對於游戲日活躍產生一個很大的貢獻值。但是一般而言，該部分的貢獻比例比較低。
說了這么多，那麼老用戶和迴流用戶的定義究竟是怎樣的?這里只給出參考的標准：
迴流用戶：統計日登錄游戲，但是之前7天未登錄過游戲的歷史用戶(所謂歷史用戶就是非新登用戶，歷史上登錄過游戲的用戶)
老活躍用戶：如果粗略的計算，可以如下計算：
•日活躍用戶數-日新登用戶數-日迴流用戶
當然如果要精確衡量老用戶規模，可以給予老用戶定義，例如：
統計日登錄游戲的用戶，在此之前7日內再次登錄過游戲(注意此處沒有嚴格區分新登用戶的情況，即也把新登用戶的次日登錄的部分計算為老用戶，可按照實際需要提出此部分對於老用戶的影響)。
下面我們通過幾個曲線來簡單說明一下怎麼利用DAU分析問題。
首先我們要得到劃定時間區段的DAU和DNU的曲線圖，如下圖：
在該圖中，我們DAU和DNU的走勢基本上是一致的，DNU對於DAU的影響還是比較大的，但是隨著後期波動的減小，我們發現從106天到280 天，兩條曲線是呈現緩慢的下滑趨勢的，但是這不足以說明問題，仔細觀察，我們發現夾在兩條曲線之間的面積是逐漸縮小的，而這部分面積就是DAU中除去 DNU的部分，即我們可以認定是老用戶的部分，這個面積的縮小，意味著用戶的流失加劇，活躍用戶的控制不得當，此外，也可能是新用戶在短期內留存率不高引起的，那就需要結合留存率來看問題了，這里不討論。
在發現上述的情況後，我們可以使用DAU-DNU的差值做一條曲線來進行分析這個問題。如下圖所示：
可以很明顯的看到，這個差值在逐漸走低，也就是說用戶的活躍度是在下滑的，這個下滑可以認定是後期渠道導入用戶質量不高造成的，也可以是產品本身的用戶周期問題造成的。但是斷定一點的是，這個時期，需要緊急的拉動用戶規模增長，因此，可以看到，隨後進行了兩次相應的拉動，其規模有所提升。
此外，我們還要看一下新用戶所佔的比例曲線，如上文所述，基本維持在40%的水平上，但是有一個值得關注的是，當處於一個相對的穩定期時，即使有大范圍的推廣和拉動新登增長，那麼這個比值的變化也不會太劇烈，唯一劇烈的原因就在於，原本游戲的老活躍用戶規模就在下滑，流失較多。
當然了，用戶的流失、產品的粘性等等都可以通過對DAU不同角度的解析獲得相應的信息，這點也是要和其他數據結合來分析的，比如次日留存率，用戶流失率、啟動次數、登錄時長分布等數據，找出來DAU中的虛假用戶，例如1-3s用戶非常多，那麼在正常的網路和設計情況下，這種數據就可能是很多假用戶造成的，也就是作弊行為。
再比如的情況，我們可以通過事件管理，區分推廣和非推廣時期的用戶增長對DAU的影響，比如自然增長時期的新登用戶對DAU的影響，判斷DAU的質量，渠道的質量;或者推廣時期的新登用戶對DAU的影響情況分析。
如果需要的也可以結合用戶的登錄習慣，比如登錄次數，登錄天數等等數據進行忠誠活躍用戶的閾值確定，以此來保證DAU的質量。
其實在DAU的背後，隱藏的問題和分析的要素很多，這個也是需要結合自己的業務需要來進行的，這里只是給大家提供一個分析的思路和方式。至於具體的問題，還要結合具體需求進行分析。不過話說回來，DAU的解析離不開細分數據和其他數據的支持，但是也是不一定一直細分進行數據的分析。因為有一些因素不是靠細分數據就一定能夠得到的，還要經驗積累，有關這部分的分析參見這里。
文章來源：博客園