നിലനിർത്തൽ: പൈത്തണിലും പാണ്ടസിലും ഉൽപ്പന്ന വിശകലനത്തിനായി ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ടൂളുകൾ എഴുതി

ഹലോ, ഹബ്ർ. ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിലോ വെബ്‌സൈറ്റിലോ ഉപയോക്തൃ ചലന പാതകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു കൂട്ടം രീതികളുടെയും ടൂളുകളുടെയും നാല് വർഷത്തെ വികസനത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾക്കായി ഈ ലേഖനം നീക്കിവച്ചിരിക്കുന്നു. വികസനത്തിന്റെ രചയിതാവ് - മാക്സിം ഗോഡ്സി, ഉൽപ്പന്ന സ്രഷ്‌ടാക്കളുടെ ടീമിന്റെ തലവനും ലേഖനത്തിന്റെ രചയിതാവും കൂടിയാണ്. ഉൽപ്പന്നത്തെ തന്നെ Retentioneering എന്ന് വിളിച്ചിരുന്നു; അത് ഇപ്പോൾ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ലൈബ്രറിയാക്കി മാറ്റി Github-ൽ പോസ്റ്റുചെയ്‌തു, അങ്ങനെ ആർക്കും അത് ഉപയോഗിക്കാനാകും. ഉൽപ്പന്ന, വിപണന വിശകലനം, പ്രൊമോഷൻ, ഉൽപ്പന്ന വികസനം എന്നിവയിൽ ഏർപ്പെട്ടിരിക്കുന്നവർക്ക് ഇതെല്ലാം താൽപ്പര്യമുണ്ടാകാം. വഴിയിൽ, ഹബ്രെയിൽ Retentioneering-ൽ ജോലി ചെയ്യുന്ന ഒരു കേസിനെക്കുറിച്ച് ഒരു ലേഖനം ഇതിനകം പ്രസിദ്ധീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഉൽപ്പന്നത്തിന് എന്തുചെയ്യാനാകുമെന്നും അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും പുതിയ മെറ്റീരിയൽ വിശദീകരിക്കുന്നു.

ലേഖനം വായിച്ചതിനുശേഷം, നിങ്ങൾക്ക് സ്വന്തമായി നിലനിർത്തൽ എഴുതാൻ കഴിയും; ആപ്ലിക്കേഷനിലും അതിനപ്പുറമുള്ള ഉപയോക്തൃ പാതകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏതെങ്കിലും സ്റ്റാൻഡേർഡ് രീതിയായിരിക്കാം ഇത്, പെരുമാറ്റത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ വിശദമായി കാണാനും വളർച്ചയ്ക്കായി ഇതിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്സിന്റെ.

എന്താണ് നിലനിർത്തൽ, എന്തുകൊണ്ട് അത് ആവശ്യമാണ്?

ഗ്രോത്ത് ഹാക്കിംഗിനെ "ഡിജിറ്റൽ മാന്ത്രികവിദ്യ"യുടെ ലോകത്തിൽ നിന്ന് അക്കങ്ങളുടെയും വിശകലനങ്ങളുടെയും പ്രവചനങ്ങളുടെയും ലോകത്തേക്ക് മാറ്റുക എന്നതായിരുന്നു ഞങ്ങളുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം. തൽഫലമായി, അതിശയകരമായ കഥകൾക്ക് പകരം നമ്പറുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നവർക്കായി ഉൽപ്പന്ന അനലിറ്റിക്‌സ് ശുദ്ധ ഗണിതത്തിലേക്കും പ്രോഗ്രാമിംഗിലേക്കും ചുരുങ്ങുന്നു, കൂടാതെ “റീബ്രാൻഡിംഗ്”, “റീ പൊസിഷനിംഗ്” മുതലായ ബസ്‌വേഡുകളിലേക്കുള്ള സൂത്രവാക്യങ്ങൾ നല്ലതായി തോന്നുമെങ്കിലും പ്രായോഗികമായി ഇത് കുറച്ച് സഹായിക്കുന്നു.

ഈ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഗ്രാഫുകളും പാതകളും വഴിയുള്ള അനലിറ്റിക്‌സിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂടും അതേ സമയം ആളുകൾക്കും റോബോട്ടുകൾക്കും മനസ്സിലാക്കാവുന്ന പതിവ് ഉൽപ്പന്ന അനലിറ്റിക്‌സ് ടാസ്‌ക്കുകൾ വിവരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമെന്ന നിലയിൽ സാധാരണ അനലിസ്റ്റ് ദിനചര്യകൾ ലളിതമാക്കുന്ന ഒരു ലൈബ്രറിയും ആവശ്യമാണ്. ഡെവലപ്പർമാരുടെയും വിശകലന വിദഗ്ധരുടെയും പതിവ് ജോലികൾ ലളിതമാക്കുകയും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുകയും ബിസിനസ്സുമായുള്ള ആശയവിനിമയം സുഗമമാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന തരത്തിൽ ഔപചാരികവും വ്യക്തവുമായ ഭാഷയിൽ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം വിവരിക്കാനും ഉൽപ്പന്ന ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്‌സുമായി ലിങ്കുചെയ്യാനുമുള്ള കഴിവ് ലൈബ്രറി നൽകുന്നു.

ഏത് ഡിജിറ്റൽ (മാത്രമല്ല) ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്കും പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും സംയോജിപ്പിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു രീതിയും വിശകലന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുമാണ് നിലനിർത്തൽ.

ഞങ്ങൾ 2015 ൽ ഉൽപ്പന്നത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങി. ഇപ്പോൾ ഇത് ഒരു റെഡിമെയ്ഡ് ആണ്, ഇതുവരെ അനുയോജ്യമല്ലെങ്കിലും, ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ പൈത്തണിലും പാണ്ടസിലും ഉള്ള ടൂളുകൾ, sklearn-like api ഉള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ, eli5, shap എന്നീ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ.

എല്ലാം പൊതിഞ്ഞിരിക്കുന്നു ഓപ്പൺ ഗിത്തബ് റിപ്പോസിറ്ററിയിലെ സൗകര്യപ്രദമായ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ലൈബ്രറിയിലേക്ക് - നിലനിർത്തൽ-ഉപകരണങ്ങൾ. ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമല്ല; ഉൽപ്പന്ന അനലിറ്റിക്‌സ് ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന, എന്നാൽ മുമ്പ് കോഡ് എഴുതിയിട്ടില്ലാത്ത ഏതൊരാൾക്കും സ്വതന്ത്രമായും കാര്യമായ സമയ നിക്ഷേപമില്ലാതെയും അവരുടെ ഡാറ്റയിൽ ഞങ്ങളുടെ അനലിറ്റിക്‌സ് രീതികൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ശരി, ഒരു പ്രോഗ്രാമർ, ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ ക്രിയേറ്റർ, അല്ലെങ്കിൽ ഇതുവരെ അനലിറ്റിക്‌സ് നടത്തിയിട്ടില്ലാത്ത ഒരു ഡെവലപ്‌മെന്റ് അല്ലെങ്കിൽ ടെസ്റ്റിംഗ് ടീമിലെ അംഗം എന്നിവർക്ക് ഈ കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് കളിക്കാൻ തുടങ്ങാനും ബാഹ്യ സഹായമില്ലാതെ അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ ഉപയോഗ രീതികൾ കാണാനും കഴിയും.

വിശകലനത്തിന്റെയും അതിന്റെ പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള രീതികളുടെയും അടിസ്ഥാന ഘടകമായി ഉപയോക്തൃ പാത

നിശ്ചിത സമയ പോയിന്റുകളിലെ ഉപയോക്തൃ അവസ്ഥകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാണ് ഉപയോക്തൃ പാത. മാത്രമല്ല, ഇവന്റുകൾ ഓൺലൈനിലും ഓഫ്‌ലൈനിലും വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് വരാം. ഉപയോക്താവിന് സംഭവിക്കുന്ന സംഭവങ്ങൾ അവന്റെ പാതയുടെ ഭാഗമാണ്. ഉദാഹരണങ്ങൾ:
• ബട്ടൺ അമർത്തി
• ചിത്രം കണ്ടു
• സ്ക്രീനിൽ അമർത്തുക
• ഒരു ഇമെയിൽ ലഭിച്ചു
• ഒരു സുഹൃത്തിന് ഉൽപ്പന്നം ശുപാർശ ചെയ്തു
• ഫോം പൂരിപ്പിച്ചു
• സ്‌ക്രീനിൽ ടാപ്പുചെയ്‌തു
• സ്ക്രോൾ ചെയ്തു
• ക്യാഷ് രജിസ്റ്ററിലേക്ക് പോയി
• ഒരു ബുറിറ്റോ ഓർഡർ ചെയ്തു
• ഒരു ബുറിട്ടോ കഴിച്ചു
• ഒരു ബുറിട്ടോ കഴിച്ച് വിഷബാധയേറ്റു
• പിന്നിലെ പ്രവേശന കവാടത്തിൽ നിന്ന് കഫേയിൽ പ്രവേശിച്ചു
• മുൻ കവാടത്തിൽ നിന്ന് പ്രവേശിച്ചു
• ആപ്ലിക്കേഷൻ ചെറുതാക്കി
• ഒരു പുഷ് അറിയിപ്പ് ലഭിച്ചു
• X-നേക്കാൾ കൂടുതൽ സമയം സ്ക്രീനിൽ കുടുങ്ങി
• ഓർഡറിന് പണം നൽകി
• ഓർഡർ വാങ്ങി
• വായ്പ നിരസിച്ചു

നിങ്ങൾ ഒരു കൂട്ടം ഉപയോക്താക്കളുടെ ട്രാക്ക് ഡാറ്റ എടുക്കുകയും ട്രാൻസിഷനുകൾ എങ്ങനെയാണ് ഘടനാപരമായിരിക്കുന്നതെന്ന് പഠിക്കുകയും ചെയ്താൽ, ആപ്ലിക്കേഷനിലെ അവരുടെ പെരുമാറ്റം എങ്ങനെയാണ് ഘടനാപരമായിരിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കൃത്യമായി കണ്ടെത്താനാകും. സംസ്ഥാനങ്ങൾ നോഡുകളും സംസ്ഥാനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സംക്രമണങ്ങൾ അരികുകളുമുള്ള ഒരു ഗ്രാഫിലൂടെ ഇത് ചെയ്യാൻ സൗകര്യപ്രദമാണ്:

"ട്രാജക്ടറി" എന്നത് വളരെ സൗകര്യപ്രദമായ ഒരു ആശയമാണ് - ഈ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വിവരണത്തിലേക്ക് ഏതെങ്കിലും അധിക ഡാറ്റ ചേർക്കാനുള്ള കഴിവുള്ള എല്ലാ ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ വിവരങ്ങൾ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഇത് അതിനെ ഒരു സാർവത്രിക വസ്തുവാക്കി മാറ്റുന്നു. പാതകളുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന മനോഹരവും സൗകര്യപ്രദവുമായ ഉപകരണങ്ങൾ നിങ്ങൾക്കുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് സമാനതകൾ കണ്ടെത്താനും അവയെ വിഭജിക്കാനും കഴിയും.

ട്രാജക്ടറി സെഗ്മെന്റേഷൻ ആദ്യം വളരെ സങ്കീർണ്ണമായി തോന്നിയേക്കാം. ഒരു സാധാരണ സാഹചര്യത്തിൽ, ഇതാണ് കേസ് - നിങ്ങൾ കണക്റ്റിവിറ്റി മാട്രിക്സ് താരതമ്യം അല്ലെങ്കിൽ സീക്വൻസ് അലൈൻമെന്റ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ലളിതമായ ഒരു മാർഗം കണ്ടെത്താൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിഞ്ഞു - ധാരാളം പാതകൾ പഠിക്കാനും അവയെ ക്ലസ്റ്ററിംഗിലൂടെ വിഭജിക്കാനും.

ഇത് മാറിയതുപോലെ, തുടർച്ചയായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പാതയെ ഒരു പോയിന്റാക്കി മാറ്റാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന്, TF-IDF. പരിവർത്തനത്തിനുശേഷം, പാത ബഹിരാകാശത്തെ ഒരു ബിന്ദുവായി മാറുന്നു, അവിടെ പാതയിൽ അവയ്ക്കിടയിലുള്ള വിവിധ സംഭവങ്ങളുടെയും പരിവർത്തനങ്ങളുടെയും സാധാരണ സംഭവങ്ങൾ അക്ഷങ്ങളിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നു. ഒരു വലിയ ആയിരമോ അതിലധികമോ ഡൈമൻഷണൽ സ്‌പെയ്‌സിൽ നിന്നുള്ള ഈ കാര്യം (dimS=sum(ഇവന്റ് തരങ്ങൾ)+സം(ngrams_2 തരം)) ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വിമാനത്തിലേക്ക് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യാം ടി.എസ്.എൻ.ഇ. സ്ഥലത്തിന്റെ അളവ് 2 അക്ഷങ്ങളായി കുറയ്ക്കുകയും സാധ്യമെങ്കിൽ പോയിന്റുകൾക്കിടയിലുള്ള ആപേക്ഷിക ദൂരം നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പരിവർത്തനമാണ് TSNE. അതനുസരിച്ച്, വ്യത്യസ്ത പാതകളുടെ പോയിന്റുകൾ പരസ്പരം എങ്ങനെ സ്ഥിതിചെയ്യുന്നുവെന്ന് പഠിക്കാൻ ഒരു ഫ്ലാറ്റ് മാപ്പിൽ, പാതകളുടെ ആലങ്കാരിക പ്രൊജക്ഷൻ മാപ്പിൽ സാധ്യമാകും. അവ പരസ്പരം എത്രത്തോളം അടുത്ത് അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്തമായിരുന്നു, അവ ക്ലസ്റ്ററുകൾ രൂപപ്പെട്ടോ അല്ലെങ്കിൽ ഭൂപടത്തിലുടനീളം ചിതറിക്കിടക്കുന്നതോ മുതലായവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു:

സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയും പാതകളും പരസ്പരം താരതമ്യപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു കാഴ്ചയിലേക്ക് മാറ്റാനുള്ള കഴിവ് നിലനിർത്തൽ അനലിറ്റിക്‌സ് ടൂളുകൾ നൽകുന്നു, തുടർന്ന് പരിവർത്തനത്തിന്റെ ഫലം പരിശോധിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയും.

ട്രാക്കുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് രീതികളെക്കുറിച്ച് പറയുമ്പോൾ, ഞങ്ങൾ റിട്ടൻഷനറിംഗിൽ നടപ്പിലാക്കിയ മൂന്ന് പ്രധാന ടൂളുകളെയാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് - ഗ്രാഫുകൾ, സ്റ്റെപ്പ് മെട്രിസുകൾ, ട്രജക്ടറി പ്രൊജക്ഷൻ മാപ്പുകൾ.

ഗൂഗിൾ അനലിറ്റിക്‌സ്, ഫയർബേസ്, സമാന അനലിറ്റിക്‌സ് സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നത് വളരെ സങ്കീർണ്ണവും 100% ഫലപ്രദവുമല്ല. പ്രശ്നം ഉപയോക്താവിന് നിരവധി നിയന്ത്രണങ്ങളാണ്, അതിന്റെ ഫലമായി അത്തരം സിസ്റ്റങ്ങളിലെ അനലിസ്റ്റിന്റെ പ്രവർത്തനം മൗസ് ക്ലിക്കുകളെയും സ്ലൈസുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഗൂഗിൾ അനലിറ്റിക്‌സിലെ പോലെ ഫണലുകളിൽ മാത്രമല്ല, ഉപയോക്തൃ പാതകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് നിലനിർത്തൽ സാധ്യമാക്കുന്നു, ഇവിടെ വിശദാംശങ്ങളുടെ അളവ് ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗത്തിനായി നിർമ്മിച്ചതാണെങ്കിലും ഒരു ഫണലായി കുറയുന്നു.

നിലനിർത്തലും കേസുകളും

വികസിപ്പിച്ച ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഉദാഹരണമായി, റഷ്യയിലെ ഒരു വലിയ നിച്ച് സേവനത്തിന്റെ കാര്യം നമുക്ക് ഉദ്ധരിക്കാം. ഈ കമ്പനിക്ക് ഉപഭോക്താക്കൾക്കിടയിൽ ജനപ്രിയമായ ഒരു ആൻഡ്രോയിഡ് മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉണ്ട്. മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ നിന്നുള്ള വാർഷിക വിറ്റുവരവ് ഏകദേശം 7 ദശലക്ഷം റുബിളായിരുന്നു, സീസണൽ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ 60-130 ആയിരം വരെയാണ്. അതേ കമ്പനിക്ക് iOS-നും ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനുണ്ട്, ആപ്പിൾ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ ശരാശരി ബിൽ ശരാശരി ബില്ലിനേക്കാൾ കൂടുതലാണ്. ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ക്ലയന്റ് - 1080 റബ്. 1300 റുബിനേക്കാൾ.

ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്ലിക്കേഷന്റെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കമ്പനി തീരുമാനിച്ചു, ഇതിനായി സമഗ്രമായ വിശകലനം നടത്തി. ആപ്ലിക്കേഷന്റെ ഫലപ്രാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിരവധി ഡസൻ അനുമാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടു. Retentionneering ഉപയോഗിച്ചതിന് ശേഷം, പുതിയ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കാണിച്ച സന്ദേശങ്ങളിലാണ് പ്രശ്‌നം എന്ന് തെളിഞ്ഞു. ബ്രാൻഡ്, കമ്പനി ആനുകൂല്യങ്ങൾ, വില എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ അവർക്ക് ലഭിച്ചു. പക്ഷേ, അത് മാറിയതുപോലെ, ആപ്ലിക്കേഷനിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കണമെന്ന് അറിയാൻ സന്ദേശങ്ങൾ ഉപയോക്താവിനെ സഹായിക്കും.

ഇത് ചെയ്തു, അതിന്റെ ഫലമായി ആപ്ലിക്കേഷൻ അൺഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നത് കുറഞ്ഞു, ഓർഡറിലേക്കുള്ള പരിവർത്തനത്തിന്റെ വർദ്ധനവ് 23% ആയിരുന്നു. ആദ്യം, ഇൻകമിംഗ് ട്രാഫിക്കിന്റെ 20 ശതമാനം പരിശോധനയ്ക്ക് നൽകി, എന്നാൽ കുറച്ച് ദിവസങ്ങൾക്ക് ശേഷം, ആദ്യ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ട്രെൻഡ് വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്ത ശേഷം, അവർ അനുപാതങ്ങൾ വിപരീതമാക്കുകയും, നേരെമറിച്ച്, നിയന്ത്രണ ഗ്രൂപ്പിനായി 20 ശതമാനം അവശേഷിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു. എൺപത് ശതമാനവും പരീക്ഷയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തി. ഒരാഴ്‌ചയ്‌ക്ക് ശേഷം, രണ്ട് അനുമാനങ്ങളുടെ കൂടി പരിശോധന തുടർച്ചയായി ചേർക്കാൻ തീരുമാനിച്ചു. കേവലം ഏഴ് ആഴ്ചകൾക്കുള്ളിൽ, ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ നിന്നുള്ള വിറ്റുവരവ് മുൻ നിലയെ അപേക്ഷിച്ച് ഒന്നര മടങ്ങ് വർദ്ധിച്ചു.

Retentioneering ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാം?

ആദ്യ ഘട്ടങ്ങൾ വളരെ ലളിതമാണ് - pip install retentioneering കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് ലൈബ്രറി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക. ചില ഉൽപ്പന്ന അനലിറ്റിക്‌സ് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി റെഡിമെയ്ഡ് ഉദാഹരണങ്ങളും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ കേസുകളും ശേഖരത്തിൽ തന്നെ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ആദ്യ പരിചയക്കാരന് മതിയാകുന്നതുവരെ സെറ്റ് നിരന്തരം അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ആർക്കും റെഡിമെയ്ഡ് മൊഡ്യൂളുകൾ എടുത്ത് അവരുടെ ജോലികളിൽ ഉടനടി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും - ഉപയോക്തൃ പാതകളുടെ കൂടുതൽ വിശദമായ വിശകലനത്തിന്റെയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെയും പ്രക്രിയ എത്രയും വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും സജ്ജീകരിക്കാൻ ഇത് അവരെ അനുവദിക്കുന്നു. വ്യക്തമായ കോഡിലൂടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോഗ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും സഹപ്രവർത്തകരുമായി ഈ അനുഭവം പങ്കിടാനും ഇതെല്ലാം സാധ്യമാക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ ജീവിതത്തിലുടനീളം ഉപയോഗിക്കേണ്ട ഒരു ഉപകരണമാണ് നിലനിർത്തൽ, അതിന്റെ കാരണം ഇതാണ്:

• ഉപയോക്തൃ പാതകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും തുടർച്ചയായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ബിസിനസ്സ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും നിലനിർത്തൽ ഫലപ്രദമാണ്. അതിനാൽ, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പലപ്പോഴും പുതിയ ഫീച്ചറുകൾ ചേർക്കാറുണ്ട്, ഉൽപ്പന്നത്തിലുണ്ടാകുന്ന ആഘാതം എപ്പോഴും കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയില്ല. ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, പുതിയതും പഴയതുമായ ഫംഗ്ഷനുകൾക്കിടയിൽ അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നു - ഉദാഹരണത്തിന്, പുതിയവ നിലവിലുള്ളവ "നരഭോജികൾ" ചെയ്യുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, പാതകളുടെ നിരന്തരമായ വിശകലനം കൃത്യമായി ആവശ്യമാണ്.
• പരസ്യ ചാനലുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ സ്ഥിതി സമാനമാണ്: പുതിയ ട്രാഫിക് ഉറവിടങ്ങളും പരസ്യ ക്രിയേറ്റീവുകളും നിരന്തരം പരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു, സീസണലിറ്റി, ട്രെൻഡുകൾ, മറ്റ് സംഭവങ്ങളുടെ സ്വാധീനം എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, ഇത് കൂടുതൽ കൂടുതൽ പുതിയ പ്രശ്‌നങ്ങളുടെ ആവിർഭാവത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഇതിന് ഉപയോക്തൃ മെക്കാനിക്സിന്റെ നിരന്തരമായ നിരീക്ഷണവും വ്യാഖ്യാനവും ആവശ്യമാണ്.
• ഒരു ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രകടനത്തെ നിരന്തരം ബാധിക്കുന്ന നിരവധി ഘടകങ്ങളുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡവലപ്പർമാരിൽ നിന്നുള്ള പുതിയ റിലീസുകൾ: നിലവിലെ പ്രശ്നം അവസാനിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അവർ അറിയാതെ പഴയത് തിരികെ നൽകുകയോ പൂർണ്ണമായും പുതിയത് സൃഷ്ടിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. കാലക്രമേണ, പുതിയ റിലീസുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഉപയോക്തൃ പാതകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടെയുള്ള പിശകുകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയ യാന്ത്രികമാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

മൊത്തത്തിൽ, നിലനിർത്തൽ ഒരു ഫലപ്രദമായ ഉപകരണമാണ്. എന്നാൽ പൂർണതയ്ക്ക് പരിധിയില്ല - അത് മെച്ചപ്പെടുത്താനും വികസിപ്പിക്കാനും പുതിയ രസകരമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. പ്രോജക്റ്റിന്റെ കമ്മ്യൂണിറ്റി കൂടുതൽ സജീവമാണ്, കൂടുതൽ ഫോർക്കുകൾ ഉണ്ടാകും, അത് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ രസകരമായ ഓപ്ഷനുകൾ ദൃശ്യമാകും.

നിലനിർത്തൽ ഉപകരണങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ:

• ഞാൻ സെയ്റ്റ്: retentioneering.com
• മീറ്റപ്പ് ഷെഡ്യൂൾ ഒപ്പം പങ്കാളിത്തത്തിനുള്ള രജിസ്ട്രേഷനും
• ടെലിഗ്രാമിലെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും അനലിസ്റ്റുകളുടെയും ചാറ്റ്
• സൗ ജന്യം GitHub-ലെ നിലനിർത്തൽ ശേഖരം

അവലംബം: www.habr.com