ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ [ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਡੌਕਰ ਚਿੱਤਰ]

ਅਸੀਂ Grafana ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰੋਮੋਪਲਟ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ।

ਪ੍ਰਚਾਰ - ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੇਵਾ। ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ 10 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਸਮਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇਹ ਲੜੀ ਇਕੋ ਜਿਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਕਿਸੇ ਨੇ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ "ਸੌਂ ਗਿਆ"। ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣਾ ਪਾਸਵਰਡ ਭੁੱਲ ਗਿਆ ਅਤੇ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਵਾਰ ਰਜਿਸਟਰ ਕੀਤਾ। ਕੋਈ ਕੈਸ਼ ਰਜਿਸਟਰ ਵਿੱਚ ਪੈਸੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਆਇਆ ਸੀ ਯੰਤਰ. ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਤੋਂ ਕੁਝ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚੰਗਾ ਹੋਵੇਗਾ.

ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੂਖਮ-ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਬੇਕਾਰ ਹੈ। ਪਰ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜੋ ਬਿਲਕੁਲ ਅਸੀਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਸੰਖੇਪ

1. ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
2. SQL ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮਹੀਨੇ ਦੁਆਰਾ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।
3. ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਗ੍ਰਾਫਨਾ.

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ SQL ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿੱਧੇ ਆਖਰੀ ਭਾਗ 'ਤੇ ਜਾਓ।

1. ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਕੋਹੋਰਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ (ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਅਕਸਰ, ਸਾਡੇ ਸਮੂਹ ਉਸ ਹਫ਼ਤੇ ਜਾਂ ਮਹੀਨੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇੱਥੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਮਝੋ:

• ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਚੈਨਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ;
• ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੀਵਨ ਭਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ;
• ਫੀਚਰ X ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ।

2. SQL ਵਿੱਚ ਕੋਹੋਰਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?

ਲੇਖ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਆਮ ਸਮਝ ਸਾਨੂੰ ਇੱਥੇ ਸਾਡੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ - ਟੈਸਟ ਡੰਪ ਵਿੱਚ, ਡੇਢ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਕੜੇ: 1200 ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ 53 ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ. ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਖੇਡ ਸਕੋ, ਅਸੀਂ MySQL ਅਤੇ Grafana ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੌਕਰ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਭ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਲੇਖ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ GitHub ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ.

ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਰਲ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਦਿਖਾਵਾਂਗੇ।

ਚਲੋ ਮੰਨ ਲਓ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਉੱਥੇ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਤੱਕ ਜੀਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿੰਨੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਮਾਪਾਂਗੇ। ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਆਰਡਰ, ਗਾਹਕੀ ਫੀਸ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਗਤੀਵਿਧੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾ

ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ MySQL ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਦੂਜੇ DBMS ਲਈ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਾਰਣੀ - ਉਪਭੋਗਤਾ:

ਯੂਜਰ ਆਈਡੀ
ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਿਤੀ

1
2019-01-01

2
2019-02-01

3
2019-02-10

4
2019-03-01

ਲਾਗਤ ਸਾਰਣੀ - ਬਿਲਿੰਗ:

ਯੂਜਰ ਆਈਡੀ
ਮਿਤੀ
ਜੋੜ

1
2019-01-02
11

1
2019-02-22
11

2
2019-02-12
12

3
2019-02-11
13

3
2019-03-11
13

4
2019-03-01
14

4
2019-03-02
14

ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਾਈਟ-ਆਫ ਅਤੇ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਿਤੀ ਚੁਣੋ:

SELECT 
  b.userId, 
  b.Date,
  u.RegistrationDate
FROM billing AS b LEFT JOIN users AS u ON b.userId = u.userId

ਨਤੀਜਾ:

ਯੂਜਰ ਆਈਡੀ
ਮਿਤੀ
ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਿਤੀ

1
2019-01-02
2019-01-02

1
2019-02-22
2019-01-02

2
2019-02-12
2019-02-01

3
2019-02-11
2019-02-10

3
2019-03-11
2019-02-10

4
2019-03-01
2019-03-01

4
2019-03-02
2019-03-01

ਅਸੀਂ ਮਹੀਨੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ; ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਸਾਰੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ:

DATE_FORMAT(Date, '%Y-%m')

ਹੁਣ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿੰਨੇ ਮਹੀਨੇ ਸਰਗਰਮ ਸੀ - ਇਹ ਡੈਬਿਟ ਦੇ ਮਹੀਨੇ ਅਤੇ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ। MySQL ਦਾ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ PERIOD_DIFF() ਹੈ - ਦੋ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ। ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ PERIOD_DIFF() ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:

SELECT
    b.userId,
    DATE_FORMAT(b.Date, '%Y-%m') AS BillingMonth,
    DATE_FORMAT(u.RegistrationDate, '%Y-%m') AS RegistrationMonth,
    PERIOD_DIFF(DATE_FORMAT(b.Date, '%Y%m'), DATE_FORMAT(u.RegistrationDate, '%Y%m')) AS MonthsDiff
FROM billing AS b LEFT JOIN users AS u ON b.userId = u.userId

ਯੂਜਰ ਆਈਡੀ
ਬਿਲਿੰਗ ਮਹੀਨਾ
ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਿਤੀ
MonthsDiff

1
2019-01
2019-01
0

1
2019-02
2019-01
1

2
2019-02
2019-02
0

3
2019-02
2019-02
0

3
2019-03
2019-02
1

4
2019-03
2019-03
0

4
2019-03
2019-03
0

ਅਸੀਂ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਸਰਗਰਮ ਕੀਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - ਅਸੀਂ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਿੰਗਮੋਂਥ, ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨਮੋਂਥ ਅਤੇ ਮਹੀਨਾ ਡਿਫ ਦੁਆਰਾ ਸਮੂਹ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:

SELECT
    COUNT(DISTINCT(b.userId)) AS UsersCount,
    DATE_FORMAT(b.Date, '%Y-%m') AS BillingMonth,
    DATE_FORMAT(u.RegistrationDate, '%Y-%m') AS RegistrationMonth,
    PERIOD_DIFF(DATE_FORMAT(b.Date, '%Y%m'), DATE_FORMAT(u.RegistrationDate, '%Y%m')) AS MonthsDiff
FROM billing AS b LEFT JOIN users AS u ON b.userId = u.userId
GROUP BY BillingMonth, RegistrationMonth, MonthsDiff

ਨਤੀਜਾ:

ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਿਣਤੀ
ਬਿਲਿੰਗ ਮਹੀਨਾ
ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਹੀਨਾ
MonthsDiff

1
2019-01
2019-01
0

1
2019-02
2019-01
1

2
2019-02
2019-02
0

1
2019-03
2019-02
1

1
2019-03
2019-03
0

ਜਨਵਰੀ, ਫਰਵਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਚ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਇਆ - MonthsDiff = 0। ਇੱਕ ਜਨਵਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫਰਵਰੀ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਸੀ - RegistrationMonth = 2019-01, BillingMonth = 2019-02, ਅਤੇ ਇੱਕ ਫਰਵਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਰਚ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਸੀ।

ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਪੈਟਰਨ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਮੂਹ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰਿਕਾਰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਹੁਣ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁੰਦਰ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਾਡਾ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ!

ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਹੋਰਟ ਦਿਖਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਗ੍ਰਾਫਨਾ.

ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:

SELECT
  DATE_ADD(CONCAT(s.RegistrationMonth, '-01'), INTERVAL s.MonthsDiff MONTH) AS time_sec,
  SUM(s.Users) AS value,
  s.RegistrationMonth AS metric
FROM (
  ## старый запрос, возвращающий когорты
  SELECT 
    COUNT(DISTINCT(b.userId)) AS Users, 
    DATE_FORMAT(b.Date, '%Y-%m') AS BillingMonth,
    DATE_FORMAT(u.RegistrationDate, '%Y-%m') AS RegistrationMonth,
    PERIOD_DIFF(DATE_FORMAT(b.Date, '%Y%m'), DATE_FORMAT(u.RegistrationDate, '%Y%m')) AS MonthsDiff
  FROM billing AS b LEFT JOIN users AS u ON b.userId = u.userId
  WHERE
    u.RegistrationDate BETWEEN '2018-01-01' AND CURRENT_DATE
  GROUP BY 
    BillingMonth, RegistrationMonth, MonthsDiff 
) AS s
GROUP BY 
  time_sec, metric

ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਅਪਲੋਡ ਕਰੋ।

ਤੋਂ ਉਦਾਹਰਨ ਗ੍ਰਾਫ ਡੈਮੋ:

ਆਪਣੇ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਛੂਹੋ:

ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਨਾਲ GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ MySQL ਅਤੇ Grafana ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੌਕਰ ਚਿੱਤਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਨਵਰੀ 2018 ਤੋਂ ਜੁਲਾਈ 2019 ਤੱਕ ਡੇਢ ਸਾਲ ਦਾ ਡੈਮੋ ਡੇਟਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

SQL ਵਿੱਚ ਕੋਹੋਰਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਾਰੇ PS ਲੇਖ:

https://chartio.com/resources/tutorials/performing-cohort-analysis-using-mysql/

https://www.holistics.io/blog/calculate-cohort-retention-analysis-with-sql/

ਸਰੋਤ: www.habr.com