Design pattern #6: Události v datech | Mňamka #237
Máme tu další várku design patternů! Pojďme si ukázat, jak můžeme pracovat s událostmi v datech - zajímá vás, co předcházelo zákaznické registraci? Průměrný počet dní mezi objednávkami? Nebo jak se mění zdroj návštěv u jednotlivých klientů? Není to nic složitého!
1. Absolutní pořadí v rámci “partition” (např. klienta)
Typickým use casem pro tohle řešení je například analytika akvizičního “funnelu”, kdy sledujete jakým způsobem (a odkud) uživatel přicházel na Váš produktový web předtím, než se zaregistroval nebo udělal nákup. Může Vám to velmi pomoci v pochopení patternů chování jednotlivých zákazníků, nebo skupin, nebo třeba odhalit mezery v akvizičním procesu
Podobně jako v případě “prvního výskytu” události, First = yes / no, můžeme očíslovat pořadí výskytu událostí v rámci jedné partition (např. 1., 2., 3. objednávka, návštěva webu apod. konkrétního zákazníka).
Níže se můžete podívat na příklad konkrétního SQL (Snowflake), kterým se tohle řeší. Napadá Vás k čemu dalšímu by se tenhle vzor dal použít?
2. Days_since_previous jako fakt i sgroupovaný atribut
Dny od předchozí události, typicky objednávky, ukládáme jako fakt (počet dní) i jako zgroupovaný atribut (tj. uplynulo od poslední objednávky třeba měně než 7 dní, 14 dní, 30 dní, 90+ dní…). Případně mohou být kategoie disjunktní (0-7 dní, 8-14 dní...), záleží na konkrétním use-case.
Proč? Z počtu dní od poslední objednávky můžeme sledovat metriky jako průměrný počet dní mezi objednávkami. Přes sgupované atributy může uživatel snadno slicovat a sledovat chování zákazníků v jednotlivých kategoriích (např. nejvíce zákazníků udělá další objednávku jednou do měsíce, pokud se konkrétní zákazník posune do kategorie ‘90+ dní’, pravděpodobně ho firma ztratí...) Jedná se o typický use case, na který se hodí mít data připravená tak, aby si uživatel mohl snadno vytvářet reporty a metriky. Nehodí se jen pro e-shopy, ale třeba i pokud sledujeme návštěvnost libovolného webu a další use-cases.
Previous atributy
Previous atributy se typicky hodí pro vyhodnocení marketingových kampaní (např. zda se podařilo dostat návštěvníky z cpc do directu, nebo naopak, pokud přišli návštěvníci na web minule přímo a nyní přes placenou kampaň, je kampaň špatně zacílená...). V kombinaci s days_since_previous lze namodelovat celý acquisition funnel. V SQL spočítáme obdobně, pomocí window funkce LAG. Opět se jedná o typický use case.
Máte nějaký další tip, který děláte “vždycky a všude”?
What is a Use Case in Data Projects?
A use case in a data-driven project defines the practical application of data—who will use it, why, and what decisions it will support. It’s tied to a specific role within the company and helps that role achieve its KPIs or business objectives.
Excel or Not to Excel?
Excel can be a great tool for quick analyses, but it’s long been unsuitable for managing medium and large businesses. If you’ve ever tried opening a massive file with thousands of records, you know exactly what we mean. But it’s not just about wasted time—“Excel-ing” in a large company can cost you a fortune. How much? Find out in today’s Mňamka, where Patrik breaks down the biggest pain points of handling data in Excel! 🚀
Základní pojmy v datovém modelování | Mňamka #457
Co je to datový model? Jaký je rozdíl mezi konceptuálním a logickým modelem? A k čemu slouží proces tzv. normalizace? Bez datového modelování se dnes v BI obejdete už jen stěží, Kuba si o něm proto připravil krátkou minisérii, ve které si vše probereme od úplných základů. V prvním díle se seznámíme s nejdůležitějšími pojmy, které byste v této souvislosti měli znát, a na jednoduchém příkladu z oblasti sales si ukážeme, jak takový datový model vlastně vypadá. Tak pojďme na to!
