我有一个数据集，我试图得到总次数的客户已离开在同一天期间（基本上是退款）。
如果一个客户有一个新的业务和相同的交易时间流失，那么它被认为是退款。我试着用滞后函数来解决这个问题，但是如果从新业务转变为客户流失，我只会得到任何结果。我需要的是从新业务的变化，以及在同一天发生的搅动。
数据如下：

user_id       time         transaction_type
  1234     2020-01-10          new_business
  1234     2020-01-10              churn
  5678     2020-01-10          new_business 
  5678.    2020-05-01              churn
  1011     2020-01-10          new_business

在上面的示例中，用户标识1234将是退款，但5678将不是。用户1011仍然是客户。我想知道退款客户的总数
我的问题： select count(*) lag(time) over (partition by user_id order by time) from data where transaction_type in('churn','new_business') 然而，这个查询所发生的事情是，我得到的所有时间都有一个变化与他们两个。所以我得到了用户号1234和5678。为了将此限制为仅用户id 1234，我缺少了什么？