Описание ситуации: В компании «Технологии будущего» началась реализация нового проекта, направленного на улучшение пользовательского опыта в мобильном приложении. В последние несколько месяцев команда активно собирала данные о взаимодействии пользователей с приложением, включая метрики, такие как время, проведенное в приложении, количество открытий, действия пользователей и источники трафика.
В рамках этого проекта команда решила провести комплексный анализ данных, используя навыки, полученные на предыдущих кейсах, с акцентом на пользовательские метрики. Необходимо использовать данные для разработки рекомендаций, которые помогут улучшить приложение, а затем подготовить дашборд и отчет для руководства.
Проблемная ситуация: Примените все знания, полученные до этого, чтобы подготовить масштабный анализ и представить его аудитории.
Исходные условия: датасет, который включает следующие параметры:
- user_id: уникальный идентификатор пользователя;
- timestamp: временная метка взаимодействия;
- session_duration: продолжительность сессии (в секундах);
- actions_count: количество действий, совершенных пользователем за сессию;
- screen_name: название экрана приложения, на котором произошло взаимодействие;
- device_type: тип устройства (мобильное, планшетное);
- referrer: источник трафика (поиск, соцсети, прямой переход и т.д.);
- location: геолокация пользователя;
- Форма выполнения задания: Индивидуальная работа, презентация.
Программные инструменты для выполнения:
- Yandex DataLens
Требования к результату выполнения задания: Файл в формате .docx, презентация .pptx/pdf.
Подготовка и исследование датасета
Изучите структуру данных в Excel: определите ключевые переменные и типы данных.
Подготовьте данные.
Примените метод статистической обработки для выявления аномалий.
Выберите оценку проделанной работы:
Анализ данных в Excel
Создайте сводные таблицы для анализа поведения пользователей по сегментам (например, по времени, геолокации).
Используйте функции Excel для вычисления основных метрик.
Проанализируйте данные по месяцам и выявите сезонные тенденции.
Выберите оценку проделанной работы:
Создание модели данных в Power Pivot
Импортируйте очищенные данные в Power Pivot. Создайте модель данных, установите связи между таблицами. Разработайте расчетные поля и меры в DAX для анализа пользовательских взаимодействий. Используйте DAX для создания сложных показателей, таких как средняя продолжительность сессии на пользователя.
Выберите оценку проделанной работы:
Глубокий анализ с использованием Yandex DataLens
Подключитесь к Yandex.Metrica для получения дополнительных метрик. Создайте визуализации в Yandex DataLens, такие как тепловые карты и графики, для анализа ключевых показателей пользовательского взаимодействия. Проведите анализ "путешествия" пользователя в приложении и выявите узкие места.
Выберите оценку проделанной работы:
Формулирование инсайтов и рекомендаций для бизнеса
На основе проведенного анализа,. определите области для улучшения пользовательского опыта и взаимодействия с продуктом. Подготовьте предложения по улучшению. Проанализируйте, как изменения в приложении могут повлиять на пользовательское поведение.
Выберите оценку проделанной работы:
Создание итогового дашборда и отчета
Создайте дашборд в Yandex DataLens с ключевыми метриками и визуализациями. Подготовьте финальный отчет, структурированный и понятный для руководства, с описанием проведенного анализа и рекомендациями. Включите в отчет предварительные результаты тестирования внедрения предложенных изменений.
Выберите оценку проделанной работы:
Презентация результатов анализа
Подготовьте и проведите презентацию, в которой изложите результаты анализа, ключевые выводы и рекомендации. Включите в презентацию графики и визуализации для наглядности.
Выберите оценку проделанной работы:
Загрузите файл с работой
1. Активность участия
2. Решение проблем:
3. Применения теоретических знаний
4. Качество работы с кейсами