数据/增长岗和PM岗都问。SQL写得出来、解读会是基本功。
定队列：某周W做过X动作的用户。追踪W+1、W+2、W+N周的回归比例。
SQL：SELECT cohort_week, period_number, COUNT(DISTINCT user_id) FROM activity JOIN cohort GROUP BY 1,2... 再透视。
健康曲线走平——留存稳在某个非零地板。差曲线归零——产品没粘性。
跨队列比较：越新的队列留存越好说明产品对新用户在变好。所有队列一样就是在原地踏步。
分层：获客渠道、第一周行为、国家。往往某个细分拉动了平均值。
队列定义：首次用这个功能的用户——某周W做过X的。然后测W+1、W+2...W+12周回归比例。健康曲线走平——比如D30留存25%持平。垂死曲线几期内归零。跨周队列比较：新队列比老队列留存好就是产品对新用户在改善。全部一样就是原地踏步。最有用的一层是分层——按获客渠道看留存几乎总有巨大方差，"平均值"掩盖了究竟哪个渠道真有效。上新功能我还会盯W+1——第2周降50%正常；降90%就是功能没兑现期望。
队列内一定分核心用户和轻度用户——偏态分布下平均值骗人。
留存是滞后指标，配engagement（每用户事件数）做快速信号。
即答侠给了SQL模板+每种曲线形状的解读清单。
同一枚硬币两面——某期留存=1-流失。产品叙事里留存框架更正面。
D1看新手引导、D7看周习惯、D30看长期价值。不同团队盯不同点。