Связаться с намиПодключиться

AppMetrica: экспорт, постобработка и визуализация данных

Статья создана
Улучшена
Обновлена 30 октября 2024 г.

Важно

Часть ресурсов, необходимых для прохождения практического руководства, доступны только в регионе Россия.

В этом сценарии вы проведете анализ поведения пользователей в мобильном приложении на данных AppMetrica:

  • Обработаете данные с помощью скриптов на языке Python, описанных в Jupyter ноутбуках в Yandex DataSphere.
  • Построите чарты и дашборды в Yandex DataLens.
  • Сравните товары по охвату и частоте.

Customer journey — это последовательность действий пользователя. Анализ поведения пользователей поможет узнать, как люди используют продукт: какие страницы посещают и функции используют, где сталкиваются с трудностями. С помощью этой информации легче найти правильные решения для развития продукта.

В качестве источника будут использоваться сэмплированные и анонимизированные данные мобильного приложения Авто.ру, выгруженные из AppMetrica.

Схема архитектуры данных

image

Совет

В сценарии используется файл с предварительно выгруженными данными из AppMetrica, поэтому вы можете пройти сценарий без доступа к мобильному приложению и AppMetrica.

Для решения ваших рабочих задач рекомендуем напрямую экспортировать данные из AppMetrica в ClickHouse®.

Подготовьте облако к работе, затем исследуйте и визуализируйте данные по шагам:

  1. Подключите ClickHouse® и DataSphere
    1. Подключите ClickHouse®
    2. Подключите DataSphere
    3. Клонируйте репозиторий в DataSphere
  2. Получите и загрузите данные в ClickHouse®
    1. DataSphere. Выгрузите данные тестового приложения через Яндекс Диск
    2. Выгрузите данные из AppMetrica
    3. ClickHouse®. Получите адрес кластера
    4. DataSphere. Загрузите данные в ClickHouse®
  3. DataSphere. Сравните товары по охвату и частоте
  4. Подключите DataLens и создайте чарты
    1. Подключитесь к DataLens
    2. Создайте подключение к ClickHouse® в DataLens
    3. Создайте датасет на базе подключения
    4. Создайте чарт — точечная диаграмма
    5. Создайте чарт — таблица
  5. Создайте и настройте дашборд в DataLens
  6. Customer journey. Создайте QL-чарт и диаграмму Sankey
    1. Создайте QL-чарт в DataLens
    2. Создайте диаграмму Sankey в DataSphere

Подготовьте облако к работе

Зарегистрируйтесь в Yandex Cloud и создайте платежный аккаунт:

  1. Перейдите в консоль управления, затем войдите в Yandex Cloud или зарегистрируйтесь.
  2. На странице Yandex Cloud Billing убедитесь, что у вас подключен платежный аккаунт, и он находится в статусе ACTIVE или TRIAL_ACTIVE. Если платежного аккаунта нет, создайте его и привяжите к нему облако.

Если у вас есть активный платежный аккаунт, вы можете создать или выбрать каталог, в котором будет работать ваша инфраструктура, на странице облака.

Подробнее об облаках и каталогах.

1. Подключите ClickHouse® и DataSphere

1.1. Подключите ClickHouse®

  1. В консоли управления выберите в списке слева Managed Service for ClickHouse®.

  2. Нажмите Создать кластер.

  3. Укажите настройки кластера ClickHouse®.

    1. Базовые параметры — укажите имя кластера appmetrica_analysis.

    2. Класс хоста — выберите тип виртуальной машины burstable и тип хоста b2.medium.

      Важно

      Не рекомендуется использовать конфигурации ВМ типа burstable в продакшн-среде. В этом руководстве они используются в качестве примера. Для продакшн-решений используйте конфигурации standard или memory-optimized.

      image

    3. Размер хранилища — оставьте значение 10 ГБ.

    4. База данных — укажите имя базы данных autoru_appmetrica, имя пользователя и пароль. Запомните эти данные.

      image

    5. Хосты — нажмите значок . Включите опцию Публичный доступ и нажмите кнопку Сохранить.

    6. Дополнительные настройки — включите 4 опции:

      • Доступ из DataLens
      • Доступ из консоли управления
      • Доступ из Метрики и AppMetrica
      • Доступ из Serverless

    7. После всех настроек нажмите кнопку Создать кластер.

1.2. Подключите DataSphere

  1. Перейдите в консоль управления.
  2. Выберите в списке слева DataSphere.
  3. Нажмите Создать проект.
  4. Укажите название проекта appmetrica-analysis и нажмите Создать.
  5. Откройте проект. Для этого в строке с именем проекта нажмите значок → Открыть.

1.3. Клонируйте репозиторий в DataSphere

  1. В левом верхнем углу нажмите значок Git Clone — .

    image

  2. В открывшемся окне укажите URI репозитория https://github.com/firstsvet/yandex_appmetrika_cloud_case и нажмите кнопку CLONE.

2. Получите и загрузите данные в ClickHouse®

Если у вас нет приложения AppMetrica или в нем недостаточно данных, или вы гарантированно хотите пройти все шаги инструкции и получить результат, перейдите к разделу 2.1 (пропустите 2.2).

Если у вас есть приложение AppMetrica и доступ к нему, перейдите к разделу 2.2 — этот шаг рекомендуется опытному пользователю, так как может потребоваться самостоятельная доработка скриптов (пропустите 2.1).

2.1. DataSphere. Выгрузите данные тестового приложения через Яндекс Диск

Примечание

Пропустите этот раздел, если вы работаете с данными своего приложения.

  1. В меню слева откройте папку yandex_appmetrika_cloud_case → ноутбук 1.upload_data_from_yadisk.ipynb.

  2. Выполните все шаги (ячейки с кодом) в ноутбуке 1.upload_data_from_yadisk.ipynb.

    Чтобы выполнить шаг, нажмите на номер слева от ячейки, затем — кнопку выполнения вверху. Вместо номера появится символ [*]. После того, как номер появится снова, запустите следующий шаг.

    image

2.2. Выгрузите данные из AppMetrica

Для настройки подключения и выгрузки данных из своего приложения воспользуйтесь инструкцией Экспорт данных в Yandex Cloud.

2.3. ClickHouse®. Получите адрес кластера

  1. Перейдите в кластер ClickHouse® appmetrica_analysis, который вы создали в разделе 1.1. Дождитесь, когда у кластера появится статус Alive. После этого откройте кластер — нажмите на него.

    image

  2. Выберите в списке слева Хосты.

  3. На вкладке Обзор перейдите к столбцу Имя хоста. Чтобы скопировать имя хоста, наведите указатель мыши справа от названия хоста и нажмите значок копирования.

2.4. DataSphere. Загрузите данные в ClickHouse®

  1. Откройте папку yandex_appmetrika_cloud_case → ноутбук 2.upload_data_to_ClickHouse®.ipynb.

  2. Вставьте данные в переменные:

    • Имя хоста из раздела 2.3 — в переменную CH_HOST_NAME.

    • Имя пользователя из раздела 1.1 — в переменную CH_USER.

    • Имя базы данных из раздела 1.1 — в переменную CH_DB_NAME.

      image

  3. В папке yandex_appmetrika_cloud_case создайте новый текстовый файл с названием chpass.txt.

    image

  4. Запишите в файл chpass.txt пароль заведенного пользователя. Сохраните и закройте файл.

  5. Выполните все шаги (ячейки с кодом) в ноутбуке.

3. DataSphere. Сравните товары по охвату и частоте

  1. Откройте папку yandex_appmetrika_cloud_case → ноутбук Case_1.ipynb.

  2. Вставьте данные в переменные:

    • Имя хоста из раздела 2.3 — в переменную CH_HOST_NAME.
    • Имя пользователя из раздела 1.1 — в переменную CH_USER.
    • Имя базы данных из раздела 1.1 — в переменную CH_DB_NAME.

  3. Выполните все шаги (ячейки с кодом) в ноутбуке.

  4. Посмотрите промежуточные результаты.

    image

4. Подключите DataLens и создайте чарты

4.1. Подключитесь к DataLens

  1. В консоли управления откройте страницу созданного кластера ClickHouse®.
  2. В левой части окна выберите раздел DataLens.
  3. Нажмите кнопку Создать подключение.

4.2. Создайте подключение к ClickHouse® в DataLens

  1. Заполните настройки подключения:

    1. Введите название AppMetrica_workshop.

    2. Выберите хост ClickHouse® из выпадающего списка Имя хоста.

    3. Выберите имя пользователя и введите пароль из раздела 1.1.

    4. Включите опцию Разрешить подзапросы в датасетах и запросы из чартов.

      image

    5. Нажмите кнопку Проверить подключение.

  2. После успешной проверки подключения нажмите кнопку Создать подключение, затем в открывшемся окне введите имя подключения и нажмите кнопку Создать.

4.3. Создайте датасет на базе подключения

  1. В правом верхнем углу нажмите Создать датасет.

  2. Выберите таблицу autoru_appmetrica.auto_data в качестве источника. Для этого перетащите таблицу из списка слева в область редактирования.

  3. Откройте вкладку Поля.

  4. Создайте вычисляемое поле users:

    1. В правом верхнем углу нажмите кнопку Добавить поле.
    2. Слева вверху введите название поля users.
    3. В область справа вставьте формулу countd([appmetrica_device_id]).
    4. Нажмите кнопку Создать.

    image

  5. Повторите предыдущий шаг для других полей:

    • reach с формулой COUNTD([appmetrica_device_id])/COUNTD([appmetrica_device_id] FIXED).
    • events с формулой COUNT([session_id]).
    • events per user с формулой [events]/[users].

  6. В правом верхнем углу нажмите кнопку Сохранить.

  7. Назовите датасет autoru_backend_data и нажмите кнопку Создать.

4.4. Создайте чарт — точечная диаграмма

  1. В правом верхнем углу нажмите кнопку Создать чарт.

  2. Выберите тип Точечная диаграмма.

  3. Перетащите поля в область чарта:

    • Показатель reach в секцию X.
    • Показатель events per user в секцию Y.
    • Измерение mark в секцию Точки.
    • Измерение event_name в секцию Цвета.

    image

  4. В правом верхнем углу нажмите кнопку Сохранить.

  5. В открывшемся окне введите имя чарта Охват и события и нажмите кнопку Сохранить.

4.5. Создайте чарт — таблица

  1. Выберите тип Таблица.

  2. Перетащите поля в область чарта:

    • Измерение mark в секцию Столбцы.
    • Показатель users в секцию Столбцы.
    • Показатель users в секцию Сортировка.

    image

  3. В правом верхнем углу нажмите кнопку справа от Сохранить и затем Сохранить как.

  4. В открывшемся окне введите имя чарта Таблица по маркам и нажмите кнопку Сохранить.

5. Создайте и настройте дашборд в DataLens

  1. Откройте главную страницу DataLens и нажмите Создать дашборд.

  2. Добавьте чарт на дашборд.

    1. В правом верхнем углу нажмите Добавить → Чарт.
    2. Из выпадающего списка Чарт выберите Таблица по маркам. Поле Название заполнится автоматически.
    3. Нажмите кнопку Добавить.

    image

  3. Повторите предыдущий шаг для чарта Охват и события.

  4. Добавьте и настройте селектор.

    1. В правом верхнем углу нажмите Добавить → Селектор.
    2. В списке Датасет выберите autoru_backend_data.
    3. В списке Поле выберите event name.
    4. В списке Значение по умолчанию выберите любой вариант.
    5. Нажмите кнопку Добавить.

  5. Расположите чарты и селектор на дашборде. Чтобы изменить размер элемента, потяните за правый нижний угол.

  6. Сохраните дашборд:

    1. В правом верхнем углу нажмите кнопку Сохранить.
    2. Введите название дашборда auto.ru app и нажмите кнопку Создать.

    image

Попробуйте в селекторе изменить event name на другое значение — посмотрите, как изменится дашборд.

6. Customer journey. Создайте QL-чарт и диаграмму Sankey

6.1. Создайте QL-чарт в DataLens

С помощью QL-чартов вы можете изучать последовательности событий и экспериментировать в DataLens.

  1. Откройте главную страницу DataLens и в меню слева выберите Подключения.

  2. Выберите подключение AppMetrica_workshop, которое вы создали на шаге 4.2.

  3. Справа вверху нажмите Создать QL-чарт.

  4. Введите запрос:

    SELECT uniqExact(t.appmetrica_device_id) as counts, events_seq, 

if(events_seq like '%Звонок%', 'Звонок', 
if(events_seq like '%Сообщение%', 'Сообщение', 'Не было контакта')) as contact

FROM (

SELECT
    appmetrica_device_id,
    num_steps,
    arrayStringConcat(filt_events, ' -> ') as events_seq
FROM
    (SELECT
        appmetrica_device_id,
        groupArray(event_name) as events,
        count(event_name) as cnt_events,
        groupArray(datetime) as times,
        arrayEnumerate(events) as indexes,
        arrayDifference(arrayMap(x -> toUInt64(x), times)) as times_diffs,
        arrayFilter(e, i -> (i = 1) or (events[i - 1] != events[i]) or (times_diffs[i] >= 1800),
                    events, indexes) as filt_events,
        length(filt_events) as num_steps
    FROM 
        (SELECT
            appmetrica_device_id,
            datetime,
            event_name
        FROM autoru_appmetrica.raw_appmetrica_auto_data
        ORDER BY appmetrica_device_id,
            datetime)
    GROUP BY appmetrica_device_id
    HAVING cnt_events <= 30)) as t

where  t.num_steps<10

GROUP BY t.events_seq
HAVING counts>10
ORDER BY counts desc

  5. Нажмите Запустить.

  6. Выберите тип Линейчатая диаграмма.

    image

  7. В правом верхнем углу нажмите Сохранить, введите название чарта Цепочки событий.

  8. Добавьте QL-чарт на дашборд.

    1. В меню слева нажмите Дашборды.
    2. В списке выберите дашборд auto.ru app.
    3. Справа вверху нажмите Редактировать.
    4. Нажмите Добавить → Чарт.
    5. В списке Чарт выберите Цепочки событий и нажмите Добавить.
    6. Настройте внешний вид дашборда и нажмите Сохранить.

    image

6.2. Создайте диаграмму Sankey в DataSphere

  1. Перейдите в консоль управления.

  2. Выберите в списке слева DataSphere.

  3. Откройте папку yandex_appmetrika_cloud_case → ноутбук Case_2.ipynb.

  4. Выполните все шаги (ячейки с кодом) в ноутбуке Case_2.ipynb.

  5. Вы получите интерактивную диаграмму Sankey, которая показывает сценарии поведения пользователей. Вы можете двигать блоки диаграммы и сохранить результат в виде изображения.

    image

ClickHouse® является зарегистрированным товарным знаком ClickHouse, Inc.

Предыдущая
Веб-аналитика с расчетом воронок и когорт на данных Яндекс Метрики
Следующая
Анализ данных с помощью Yandex Query