Задание #1
Предположим, что в вашей F2P онлайн игре есть механика ежедневных заданий, при помощи которой игроки зарабатывают опыт (один из основных способов получить exp) и получают игровую валюту. Для выполнения задания нужно совершить ту или иную игровую активность в рамках core механики.
Задания генерируются после завершения предыдущих или при отказе игрока от задания за игровую валюту. В день можно выполнить неограниченное число заданий. Задания различаются по сложности (есть указание на сложность в самой карточке задания) и наградам.
Также с ростом игрового уровня персонажа все задания постепенно усложняются и приносят больше наград. Все игровые действия по игровым событиям в игре логируются. Вам как аналитику необходимо исследовать данную игровую механику для того чтобы найти в ней узкие места или точки роста.
Опишите подробно:
какие гипотезы вы будете проверять и каким образом,
в каких срезах и какие метрики вы будете изучать,
какие графики, таблицы вы будете использовать чтобы проиллюстрировать результат исследования, приведите примеры.
Задание #2
У вас есть таблица, в которой есть логирование всех входов игрока в игру вида:
И таблица всех платежей игроков вида:
Напишите код на языке SQL который на выходе будет строить таблицу с расчетом LTV для недельной когорты новых игроков, примерный вид:
Задание #3
Напишите код на Python для построения таблицы когортного анализа удержания новичков на основе таблицы входов. Когорта – неделя, колонки - дни после первого входа, примерный вид: