每一天的用户行为数，要注意在日期和行为分组后，对用户id进行去重计数。

# 查询每一天的用户行为数
select  日期,
         behavior_type,
      count(distinct(user_id)) as 用户行为数
from userbehavior_new
group by 日期,behavior_type
order by 日期,behavior_type desc;

查询每种行为的转化率，要注意在为行为分组后，去重计数得到每种行为的用户数量，然后用该数量厨艺通过标量子查询得到的pv(浏览)的用户人数得到每种行为相对于pv的转化率。

# 查询每种行为的转化率
select   behavior_type,
       count(distinct user_id) as 用户数,
      count(distinct user_id) / (select  count(distinct user_id ) 
                                    from userbehavior_new 
                                    where behavior_type = 'pv') as 转化率
from userbehavior_new
group by behavior_type
order by behavior_type desc;

通过上面得到的数据可知收藏行为在该漏斗分析环节没有太多意义，所以只探查浏览 → 加购 → 购买的转化率，查询浏览 → 加购 → 购买的转化率，查询该情况需要在得到每种行为的用户数后，使用开窗函数lag,作用是的得到一个新列，得到每个用户的上一行为用户数，该需求需要达成正确的排列顺序及：pv,cart,buy后才能对之后求转化率起到作用，而Order by 是最后才执行的操作，所以在lag开窗函数中要进行排序，最后可以用ifnull完善

# 查询浏览 → 加购 → 购买的转化率
select  behavior_type,
        count(distinct user_id) as 用户数,
     ifnull(lag(count(distinct user_id),1)over(order by behavior_type desc),count(distinct user_id)) as 上一用户数,
     ifnull(count(distinct user_id)/lag(count(distinct user_id),1)over(order by behavior_type desc),1) as 转化率
from userbehavior_new
where behavior_type not like 'fav'
group by behavior_type;

在查询每天浏览 → 加购，加购 → 购买的转化率这一指标中，有两种方法供大家参考，其一，是类似于上一种，使用开窗函数和子查询中间表的方式，得到转化率需要一个中间表，需要注意的是，增加日期分组后，得到每天的行为转化率，将其作为中间表，利用sum(if())聚合得到每天的相关转化率

# 查询每天浏览 → 加购，加购 → 购买的转化率
select 日期,
        sum(if(behavior_type='cart',转化率,0)) as '浏览 → 加购转化率',
     sum(if(behavior_type='buy',转化率,0)) as '加购 → 购买转化率'
from(   select 日期,
             behavior_type,
             count(distinct user_id) as 用户数,
             lag(count(distinct user_id),1)over(partition by 日期 order by behavior_type desc) as 每天上一用户数,
             count(distinct user_id)/lag(count(distinct user_id),1)over(partition by 日期 order by behavior_type desc) as 转化率
        from userbehavior_new
        where behavior_type not like 'fav'
        group by 日期,behavior_type
    ) as T
group by 日期;

其二，是不使用开窗函数，使用两个子查询获得，首先得到每天每种行为的用户数，再将其作为中间表，通过聚合函数将纵向数据变为横向，再将此作为子表，通过除法得到转化率。

select  日期,
         cart/pv as '浏览 → 加购转化率',
         buy/cart as '加购 → 购买转化率'
from(  select 日期,
             sum(if(behavior_type='pv',用户数,0)) as pv,
             sum(if(behavior_type='cart',用户数,0)) as cart,
             sum(if(behavior_type='buy',用户数,0)) as buy
        from(  select 日期,
                    behavior_type,
                    count(distinct user_id) as 用户数
   
               from userbehavior_new
               where behavior_type not like 'fav'
               group by 日期,behavior_type
            )    as T1
        group by 日期
    ) as T2;