https://github.com/alenales/social-network-analytics
Проект направлен на выстраивание аналитики с нуля для приложения, объединяющего ленту новостей и ленту сообщений.
https://github.com/alenales/social-network-analytics
sql superset
Last synced: 7 months ago
JSON representation
Проект направлен на выстраивание аналитики с нуля для приложения, объединяющего ленту новостей и ленту сообщений.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/alenales/social-network-analytics
- Owner: AlenaLes
- Created: 2022-12-02T23:27:17.000Z (almost 3 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-03-03T21:15:49.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-21T02:09:55.273Z (9 months ago)
- Topics: sql, superset
- Homepage:
- Size: 54.7 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# 📈📊 Анализ продуктовых метрик
## Краткое описание
Проект направлен на выстраивание аналитики с нуля для приложения, объединяющего ленту новостей и ленту сообщений.
Стэк:
- SQl
- Superset
# Задачи проекта
## 1. Получаем вводные данные и проверяем основные метрики
- Оцениваем базовые метрики с помощью Superset (данные за ноябрь)
- Формируем дашборд с оперативными данными (данные на 3.12 с обновлением каждые 15 минут)
## 2. Сравенение пользователей
- Сравниваем Retention у пользователей с платным трафиком 'ads', и тех, кто пришел через органические каналы 'organic'.
По графикам видим, что месяц назад organic трафик привлек больше пользователей, чем ads. На протяжении всего месяца также можем наблюдать превалирование organic трафика.
Пользователи Android показывают больший Retention, по сравнению с пользователями iOS системы.
Если рассматривать действия пользователей, то различий практически нет. Можем сказать, что характер поведения в ленте новостей не влияет на Retention и причины следует искать в другом, к примеру, в той же операционной системе.
- Оцениваем активность пользователей после резкого прироста аудитории.
По таблице с приростом пользователей мы видим, что сильный скачок был 16.10.22 среди пользователей, пришедших по рекламе.
Retention с разбивкой по способу привлечения выглядит схожим образом, но цифры очень различаются. Можно наблюдать почти полное отсутствие дальнейшего использования приложения среди рекламных пользователей. Из 3,69 т. пользователей осталось меньше 100 человек, также видим выход на плато.
Результируя, делаем вывод, что качество рекламного трафика плохое, так как наблюдаем резкий спад посещений сразу после скачка, также. Даже organic трафик показывает лучшие цифры.
- Выявляем пользователей, имеющих проблемы со входом в приложение.
Данные активной аудитории показывают резкий спад пришедших пользователей 25 октября 2022 года. Падение прослеживается, как у ads пользователей, так и у organic пользователей.
При дальнейшем рассмотрении видим, что почти все проблемы со входом принадлежат пользователям из России.
Посмотрели на колличство уникальных пользователей из России более подробно за 24.10 и за 25.10. В результате видим, что 4 лидирующие города: Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, Екатеринбург потеряли свое первенство 25.10. Значит проблема коснулась только пользователей из этих городов.
- Создадим график, отражающий прирост и отток пользователей.
На графике можем наблюдать изменение состава пользователей понедельно. Данные считаются относительно прошедшей недели (данный график выгружен 4.12.22).
В качестве плюсов выделим увеличение объема пользователей, которые продолжают использование приложения. Это может говорить о формировании лояльной базы.
Из негативного - число новых пользователей примерно равняется числу ушедших. Для точного понимания сложившийся ситуации стоит проводить более углубленный анализ характеристик ушедших пользователей.
