인동머스크

코호트 리텐션- (통계적으로 동일한 특색이나 행동 양식을 공유하는) 집단     테이블 구조 first_week(가입한 주) | weeks_after_first_week(가입한지 n주) | active_users(해당 주차에 활동하는 유저 수) | cohort_users(가입 첫 주의 총 유저 수) | retention_rate(리텐션 비율) 미리보기 테이블에서 추출 -> 적용 순서는 퍼널,리텐션 시각화의 과정과 똑같다           행 : first_week열 : week_after_first_week값 : retention_rate (AVERAGE)      조건부 서식을 설정하는데, 시각화의 편의를 위해서 0이 아닌 1의 값들부터 끝까지 드래그 하여 설정한다                위의 그래..

쿼리를 통해 Weekly Retention Curve를 추출해 내었다. 이 상태에서,      퍼널 시각화와 동일하게 쿼리 결과를 스프레드시트로 탐색한다.이번 리텐션 시각화는 퍼널 시각화와 좀 다르게미리보기 데이터를 그대로 추출하지 말고쿼리를 연결하여 데이터를 바꿔보자      내가 작성한 쿼리에는 WHERE 조건을 걸어서 2022-08-01 ~ 2022-11-03 까지의 기간의 데이터만 가지고 결과를 추출했었는데, 데이터 -> 데이터 커넥터 -> BigQuery에 연결 을 눌러준다.           조건문의 기간을 설정(2022-08-01 ~ 2023-08-03)하면,      이어서는 '퍼널 시각화하기(https://indong1998.tistory.com/80)'의 순서와 동일하다.추출 -> 적용..

(1) Classic 리텐션(N day 리텐션)  - 사용자가 최초로 "참여"한 Day 0 이후, 각 Day N 별로 한 번 더 "참여"했는지 계산  - 제일 보수적인 접근. 낮은 값이 나올 수 있음  (2) Range 리텐션(Bracket 리텐션)  - Day N이 아닌 특정 Range 내에서 더 "참여"했는지 계산  - 제일 유연하고, 실용적인 관점  (3) Rolling 리텐션(Unbounded 리텐션)  - Day N 이후에 한 번이라도 "참여"한 경우를 그 동안을 모두 참여했다고 간주  - 가장 낙관적인 접근. 높은 값이 나올 수 있음  - 최근에 유저가 참여하면 과거에 본 데이터가 달라질 수 있음   리텐션 선택 기준Classic 리텐션  - 사용자가 제품을 정기적으로 사용하는 경우(매일 음식..

byBigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런 (inflearn.com) BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런카일스쿨 | Google Analytics 4, Firebase 데이터의 형태의 앱 로그 분석을 진행합니다. 배열, 윈도우 함수, 퍼널, 리텐션, Google Sheets 등 실무에서 사용할 때 유용한 내용들을 담았습니다., Google Analytics 4,www.inflearn.com

(구분선 - 텍스트 - 사진 / 구분선 - 텍스트 - 사진 / ... /  순으로 작성) 연결된 시트에서 매개 변수 사용하기추출 -> 연결 설정을 클릭하면 사용했던 쿼리를 확인할 수 있음 쿼리를 수정해서 저장할 수 있고, 매개변수(셀의 특정 위치)를 클릭해 동적으로 쿼리가 실행될 수도 있음  쿼리의 event_date기간 설정을 매개변수(파라미터)로 정의해서 원하는 기간으로 추출하도록 설정추출에서 직접 데이터를 설정할 수도 있으나, 추출의 쿼리가 바뀔 경우 깨질 수 있기에 시트1에 값을 저장  추가를 누를 경우 쿼리의 하단에 매개 변수가 추가됨쿼리에선 @매개변수이름 으로 사용  처음 추출할때의 데이터는 2022-08-18까지 였으나, END_DATE를 2022-08-10으로 설정했었고,새로고침 클릭  데..

(텍스트 - 사진 / 텍스트 - 사진 / ... /  순으로 작성) 연결된 시트(Connected Sheets)- BigQuery의 데이터를 Google Sheets로 추출- 스케줄링 기능 : 반복 실행- 매개변수 활용 가능  연결된 시트를 사용한 퍼널 데이터 시각화일자별로 퍼널을 집계한 쿼리를 실행 -> 데이터 탐색 -> 스프레드시트로 탐색  연결된 시트(Connected Sheets)로 파일 생성  연결된 시트를 사용한 퍼널 데이터 시각화1번째 연결된 시트 : BigQuery와 Google Sheets가 연결됨  연결된 시트를 사용한 퍼널 데이터 시각화데이터 좌측 아래에 새로고침 아이콘 -> 새로고침 옵션  새로고침 옵션으로 반복 주기 설정 가능- 시간 간격, 일, 주 등- 반복 시간을 넓게 설정할 ..

byBigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런 (inflearn.com) BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런카일스쿨 | Google Analytics 4, Firebase 데이터의 형태의 앱 로그 분석을 진행합니다. 배열, 윈도우 함수, 퍼널, 리텐션, Google Sheets 등 실무에서 사용할 때 유용한 내용들을 담았습니다., Google Analytics 4,www.inflearn.com