Задание #1
Данные:
Даны следующие сырые данные в датасете task1 (доступа к датасету сейчас нет):
1. adjust_client – таблица, в которой хранятся события пользователей нашего клиентского приложения от сервиса мобильной аналитика Adjust (Данные по транзакциям передаются с серверным событием event_name = «purchase»)
2. ga_events – таблица, в которой хранятся события пользователей нашего веб-сайта, Google Analytics 4 (Данные по транзакциям передаются с серверным событием event_name = «s2s_ecommerce_purchase_paid»)
3. crm – база данных заказов пользователей (как реализованных, так и отмененных)
4. order_sku – база данных проданных товаров
5. categories – словарь категорий товаров
6. subcategories – словарь подкатегорий товаров
Собрать витрину данных по совершенным заказам, которая будет содержать следующую информацию (агрегация данных должна идти от первого поля к последнему):
Дата (ГГГГ-ММ-ДД)
Номер заказа
Название категории товара
Название подкатегории товара
Название товара (учитывать только позиции с product_type = «main» в таблице order_sku)
Выручка с товара (если в заказ входят позиции с product_type = «delivery» или «additional» в таблице order_sku, то нужно учесть стоимость этих позиций, разделив суммарную стоимость таких позиций на кол-во позиций в заказе с product_type = «main». Итоговая стоимость позиции с product_type = «main» должна включать саму стоимость этой позиции + сумму стоимостей позиций product_type = «delivery» или «additional», деленную на кол-во позиций в заказе с product_type = «main)
Город доставки
Город заказа
Платформа
Название источника привлечения пользователя (самое первое касание пользователя)
Название кампании привлечения пользователя (самое первое касание пользователя)
Сохрани view для полученного результата и запрос, указав фамилию и номер задания
Задание #2
Помимо клиентского приложения, у нас есть приложение для продавцов. В датасете task2 находится таблица shops_data, в которой хранится информация о всех привлеченных партнерах (shop_id), их дате начала регистрации (date_reg), дате прохождения модерации (date_mod) и источник привлечения (source).
Нужно сделать когортный анализ по долям успешных прохождений модераций относительно старта процесса регистраций с разбивкой по месяцам, c одной стороны, и источникам привлечения, с другой.
Приложи таблицу/визуализацию когортного анализа в удобном виде. Какие выводы можно сделать из данного анализа?
Сохрани view для полученного результата (если делаешь когортный анализ в BigQuery) и запрос, указав фамилию и номер задания.