复购用户统计核心是准确定义复购、锚定首次行为并匹配后续行为。需先与业务对齐定义（如按订单数、时间窗口或自然月），再用窗口函数求首次时间，结合日期差或分组匹配后续行为，最后用DISTINCT去重计算人数。
统计复购用户，核心是识别“同一个用户在不同时间发生了多次有效行为”。关键不在次数本身，而在如何准确定义“复购”、锚定首次行为、再匹配后续行为。下面从常用场景出发，给出可直接落地的SQL思路。
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SQL统计复购用户怎么做_多次行为分析SQL思路【教程】
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