Тестовое задание
на аналитика данных
Zebomba Games

Вы вернулись из отпуска и с удивлением узнали, что одна из проектных команд успела сделать клон игры Bubble Witch 3 Saga в сеттинге космического вестерна. Игра в Soft Launch уже 8 дней и каждый день в игру «нагоняли» 1000 человек. Через час встреча с советом директоров компании и от вас ждут отчета о перспективности данного проекта.

Какие 10 вещей вы посмотрите в аналитике в первую очередь? (Допустим, что разработчик проекта случайно залогировал в аналитике все события в игре со всеми параметрами.)

Составьте SQL запрос к базе данных MySQL для определения суммы покупок, кол-во платежей, кол-во плательщиков разбитой по датам, совершенные с мобильных устройств игроками зарегистрированными более 7 дней назад.

Структура таблицы PAYMENT (информация по платежам):

• time - дата и время совершения платежа (формат: ГГГГ-ММ-ДД ЧЧ:ММ:CC)
• user_id - идентификатор пользователя
• mobile - 0/1, платформа с которой совершена покупка (0 - ПК, 1 - мобайл)
• transaction_id - идентификатор транзакции платежа
• rev - сумма транзакции

Структура таблицы USERS (информация по пользователям):

• user_id - идентификатор пользователя
• first_name - имя пользователя
• age - возраст пользователя
• reg_time - дата регистрации пользователя

На основе тестовых таблиц payment.csv и users.csv постройте отчёт в системе аналитики (Tableau или Data Studio), содержащий графики, которые будут отображать накопительную (cumulative) динамику следующих показателей по определенным дням:

- % платящих
- ARPU
- ARPPU
- Revenue (суммарная сумма покупок)

Где ось Х это количество дней прошедших с даты регистрации игрока и принимает следующие значения 3,7,14,28 день (пример графика приведён ниже).

Обратите внимание, что если значение последующего дня оказывается ниже, чем предыдущий, то это уже говорит о том, что задание выполнено неверно (значение накапливается с течением времени и поэтому не может быть ниже чем за предыдущий день).

Описание файлов CSV (входные данные):

• users.csv
• id - уникальный идентификатор игрока
• create - дата регистрации пользователя
• retention  - № дня возврата игрока после регистрации, например, 0 - игрок вернулся в тот же день что и зарегистрировался впервые.
• payment.csv
• uid -  - уникальный идентификатор игрока
• transaction_time - время совершения покупки
• amount - сумма покупки