ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਅਸਲੀ ਚਿਹਰਾ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਬਚੋ. ਕੁਝ ਨਵੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਜੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਰਿਵਰਤਨ 'ਤੇ ਡੇਟਾ

ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਬਾਰੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੇ ਸੈਂਕੜੇ ਲੇਖ ਹਨ. ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇਹ ਪ੍ਰਚੂਨ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਫੂਡ ਟੋਕਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ABC ਅਤੇ XYZ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਰੀਟੈਨਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਤੱਕ। ਕਈ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸੋਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੋਡ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ ਲਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤੋ. ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੋਈ - ਅਸੀਂ ISP ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝੇ ਹੋਏ ਹਾਂ, ਪਰਚੂਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਮੇਰਾ ਨਾਮ ਡੇਨਿਸ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ISPsystem 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਬੈਕਐਂਡ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮੇਰਾ ਸਾਥੀ ਅਤੇ ਮੈਂ ਡੈਨੀਲ - ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ - ਇਸ ਗਿਆਨ ਦੇ ਪ੍ਰਿਜ਼ਮ ਦੁਆਰਾ ਸਾਡੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ। ਆਓ, ਆਮ ਵਾਂਗ, ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ।

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਸੀ, ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ ਸੀ "ਕੀ ਅਸੀਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੀਏ?"

ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੈਂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇਹ ਸਭ ਉਦੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਜਦੋਂ ਡੈਨੀਲ ਨੇ ਇੱਥੇ ਹਾਬਰੇ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਿਆ ਧਾਰਨਾ ਬਾਰੇ — ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਥੇ ਵਰਤਣ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸ਼ੱਕੀ ਸੀ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਿੱਥੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਇੱਕ ਆਰਡਰ ਦੇਣਾ ਜਾਂ ਮਾਲਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਪਰਿਵਰਤਨ। ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਭਾਵ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਲਾਇਸੈਂਸ ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਤਦ ਹੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡੈਮੋ ਸੰਸਕਰਣ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਉੱਥੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪੋਕ ਵਿੱਚ ਸੂਰ ਨਾ ਹੋਵੇ।

ਪਰ ਸਾਡੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੋਸਟਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟ ਹੈ. ਇਹ ਵੱਡੇ ਗਾਹਕ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿਭਾਗ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਵੀ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖਰੀਦ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਾਡੇ ਗਾਹਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੂਟ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤੇ CJM ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ UX ਹੱਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ 'ਤੇ ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ। ਸਪੋਇਲਰ: ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਮੁਲਤਵੀ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ... ਪਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਨਹੀਂ।

ਸਾਡੇ ਸਟਾਰਟਅਪ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨਾਲ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲ ਗਿਆ - ਕਾਰਟਬੀ - ਇੱਕ Instagram ਖਾਤੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਔਨਲਾਈਨ ਸਟੋਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ। ਇਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਫਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਕਿ ਗਾਹਕ ਬਣਨਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਅਤੇ ਇਹ "ਰੂਟ-ਟਾਰਗੇਟ ਐਕਸ਼ਨ" ਸੰਕਲਪ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਆਓ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੀਏ!

ਪਹਿਲੇ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਕਿੱਥੋਂ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨੇ ਹਨ

ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ ਅਤੇ ਮੈਂ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਵੈਂਟ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ। ਮੈਂ ਤੁਰੰਤ ਕਹਾਂਗਾ ਕਿ ISPsystem ਪੇਜ ਵਿਜ਼ਿਟ ਬਾਰੇ ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ Yandex.Metrica ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦਾ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਬਾਅਦ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਗ੍ਰਾਫ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ ਸੀ।

ਪਰਿਵਰਤਨ ਗ੍ਰਾਫ. ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ, ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਹੋਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹਟਾਏ ਗਏ

ਇਹ ਉਦਾਹਰਨ ਵਾਂਗ ਹੀ ਨਿਕਲਿਆ: ਪਲੈਨਰ, ਸਪਸ਼ਟ, ਸੁੰਦਰ. ਇਸ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਤੋਂ, ਅਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਰੂਟਾਂ ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸਿੰਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

• ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸੀਜੇਐਮ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜੋ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਦੋ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਾਨੂੰ UX ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਕੁਝ ਪੰਨੇ, ਯੂਐਕਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਸਟਾਪ ਐਲੀਮੈਂਟਸ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ।
• 10 ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, 20% ਲੋਕ ਥੱਕ ਗਏ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨ ਛੱਡਣ ਲੱਗੇ। ਅਤੇ ਇਹ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 5 ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਪੰਨੇ ਸਨ! ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਵੀ ਬਿਹਤਰ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਯਮਤ ਰੂਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਪੰਨੇ ਤੋਂ ਮੰਜ਼ਿਲ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿਓ। ABC ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਛੱਡੇ ਹੋਏ ਕਾਰਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਾਂਝਾ ਹੈ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦੇ?

ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਾਈਸ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਇਸ ਟੂਲ ਦੀ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਰਵੱਈਏ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵੇਚੇ ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - VM ਮੈਨੇਜਰ 6. ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਹੋਰ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਉਤਸੁਕਤਾ ਨਾਲ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ ਕਿ ਪਰਿਵਰਤਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ.

ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ

ਨਿਰਾਸ਼ਾ #1

ਇਹ ਕੰਮਕਾਜੀ ਦਿਨ ਦਾ ਅੰਤ ਸੀ, ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਅੰਤ ਅਤੇ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਸਾਲ ਦਾ ਅੰਤ - 27 ਦਸੰਬਰ। ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਵਾਲ ਲਿਖੇ ਗਏ ਹਨ. ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟ ਬਾਕੀ ਸਨ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਅਗਲੇ ਕੰਮਕਾਜੀ ਸਾਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਿੱਥੇ ਹੋਵੇਗੀ, ਸਾਡੀ ਮਿਹਨਤ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। R&D ਵਿਭਾਗ, ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ, UX ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਟੀਮ ਲੀਡ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਮਾਨੀਟਰ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਰਗ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਕਿਹੋ ਜਿਹੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ... ਅਸੀਂ ਇਹ ਦੇਖਿਆ:

ਰਿਟੈਨਸ਼ਨੀਅਰਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਪਰਿਵਰਤਨ ਗ੍ਰਾਫ

ਪ੍ਰੇਰਨਾ #1

ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ, ਦਰਜਨਾਂ ਇਕਾਈਆਂ, ਗੈਰ-ਸਪੱਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼। ਇਹ ਸਿਰਫ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ ਕਿ ਨਵਾਂ ਕੰਮਕਾਜੀ ਸਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਅਜਿਹੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਖੋਜ ਨਾਲ. ਪਰ ਮੈਂ ਇਸ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਹਿਲਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ ਸੀ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਇਸ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਸੀ. ਅਤੇ ਰੀਟੈਨਸ਼ਨੀਅਰਿੰਗ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੇ ਪੰਦਰਾਂ ਮਿੰਟਾਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਡਾਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਏ। ਇਸ ਨਾਲ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੂਲ - ਗੇਫੀ 'ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਿਆ। ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਹੈ: ਲੇਆਉਟ, ਫਿਲਟਰ, ਅੰਕੜੇ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਅਸੀਂ ਨਵੇਂ ਸਾਲ ਦੇ ਵੀਕੈਂਡ ਲਈ ਰਵਾਨਾ ਹੋਏ।

ਨਿਰਾਸ਼ਾ #2

ਕੰਮ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਆਰਾਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਸਾਡੇ ਗਾਹਕ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ. ਹਾਂ, ਇੰਨੀ ਸਖ਼ਤ ਹੈ ਕਿ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾਵਾਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਈਆਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।

ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਦੁੱਖ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਪਿਛੋਕੜ. ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਕੁਝ ਬਟਨਾਂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ) ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਵਿਜ਼ਿਟ ਕੀਤੇ ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ URL. ਕਾਰਟਬੀ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, "ਇੱਕ ਕਿਰਿਆ - ਇੱਕ ਪੰਨਾ" ਮਾਡਲ ਨੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਪਰ VMmanager ਨਾਲ ਸਥਿਤੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੀ ਸੀ: ਇੱਕ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਕਈ ਮਾਡਲ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਖੁੱਲ੍ਹ ਸਕਦੀਆਂ ਸਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਈ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, URL:

/host/item/24/ip(modal:modal/host/item/ip/create)

ਮਤਲਬ ਕਿ "IP ਐਡਰੈੱਸ" ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਇੱਕ IP ਐਡਰੈੱਸ ਜੋੜਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਦੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ:

• URL ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪਾਥ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ID। ਇਸ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• URL ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿੰਡੋ ID ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ URL ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ "ਅਨਪੈਕ" ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
  ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਪੰਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਸਨ। ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਇਵੈਂਟ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਕਿਸ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਸਨ, ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਵੱਖਰੇ ਸਨ. ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਲਿਕਹਾਊਸ ਲਈ SQL ਉਪਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਤਰਕ ਹੈ। 150-200 ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲ ਕੁਝ ਆਮ ਲੱਗਣ ਲੱਗ ਪਏ ਸਨ। ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਘੇਰ ਲਿਆ।

ਪ੍ਰੇਰਨਾ #2

ਇੱਕ ਤੜਕੇ, ਡੈਨੀਲ, ਦੁਖੀ ਹੋ ਕੇ ਦੂਜੇ ਮਿੰਟ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੋਇਆ, ਮੈਨੂੰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ: "ਆਓ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਿਖੀਏ?" ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਿਆ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਜੇ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਈਟੀਐਲ ਵਰਗਾ ਕੁਝ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਬੈਕਐਂਡ ਵਾਲੀ ਸਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣੀ ਸੇਵਾ ਦਾ ਜਨਮ ਹੋਇਆ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਪੰਜ ਮੁੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ:

1. ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੋਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
2. ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮਾਡਲ ਵਿੰਡੋਜ਼, ਇਵੈਂਟ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ "ਅਨਪੈਕਿੰਗ" ਹੈ ਜੋ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
3. ਸੰਸ਼ੋਧਨ (ਸ਼ਬਦ "ਅਮੀਰ ਬਣਨ ਲਈ" ਤੋਂ) ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਉਸ ਸਮੇਂ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਡਾ ਬਿਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ BILLmanager ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ।
4. ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਉਹਨਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦੀਆਂ ਹਨ (ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਟੈਂਡਾਂ, ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ, ਆਦਿ ਤੋਂ ਘਟਨਾਵਾਂ)।
5. ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ।
   ਹੁਣ ਕਿਸੇ ਇਵੈਂਟ ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਈਵੈਂਟਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯਮ ਜੋੜ ਕੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਸੰਭਵ ਸੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ URL ਅਨਪੈਕਿੰਗ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਕਈ ਨਵੇਂ URL ਪਰਿਵਰਤਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਹ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਨਿਰਾਸ਼ਾ #3

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ ਇੰਨਾ ਸੁਮੇਲ ਕਿਉਂ ਸੀ। ਤੱਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ ਹਰ ਐਨ-ਗ੍ਰਾਮ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਨ।

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ. ਮੈਂ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਸੀ ਕਿ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਅਸੰਭਵ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਹੀਂ ਸਨ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਵੈਂਟ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਸਾਡੀ ETL ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਬੱਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਸੀ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ? ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੈਬਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

ਕਾਰਟਬੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੁਆਰਾ ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ ਕਈ ਟੈਬਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ. ਇੱਥੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਡੈਸਕਟੌਪ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕੰਮ ਇੱਕ ਹਸਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਾਜਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਮਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਤਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਨਾ ਗੁਆਉਣ ਲਈ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਟੈਬ ਖੋਲ੍ਹੋ।

ਪ੍ਰੇਰਨਾ #3

ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨੇ ਇਵੈਂਟ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਟੈਬਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਇਆ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਸੀਜੇਐਮ ਅਸਲ ਮਾਰਗਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਪੰਨਿਆਂ, ਛੱਡੇ ਗਏ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਚਾਨਕ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਬਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ. ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਮੋਜ਼ੀਲਾ ਬਿਲਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਨੇਵੀਗੇਸ਼ਨ ਤੱਤ ਗਾਇਬ ਹੋ ਗਏ ਸਨ ਜਾਂ ਅੱਧੇ-ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਪੰਨਾ ਖੁੱਲ੍ਹਿਆ, ਪਰ ਬੈਕਐਂਡ ਤੋਂ ਕੋਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨਹੀਂ ਆਈ। ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੇ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ। ਚੇਨਾਂ ਨੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਇਹ ਜਾਂ ਉਹ ਗਲਤੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ. ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰ ਡੇਟਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਫਲਤਾ ਸੀ, ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਵਿਅਰਥ ਨਹੀਂ ਸੀ.

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ

ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਗੇਫੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਟੂਲ ਵਿੱਚ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਯੂਐਕਸ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਮੁਖੀ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਜਿਸ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ: "ਆਓ ਉਹੀ ਕਰੀਏ, ਪਰ ਝਾਂਕੀ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ - ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੋਵੇਗਾ."

ਫਿਰ ਮੈਂ ਸੋਚਿਆ: ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ, Retentioneering ਇੱਕ pandas.DataFrame ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ, ਇੱਕ ਮੇਜ਼. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੇਵਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੀ: ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ। ਉਸਨੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਪੰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ, ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਪੰਨੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਛੱਡਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਝਾਂਕੀ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਦੁਹਰਾਅ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲਗਭਗ ਅੱਧਾ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ।

ਡੈਨੀਲ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਹੜੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.

ਮੇਜ਼ ਦੇਵਤਾ ਲਈ ਹੋਰ ਟੇਬਲ!

ਇੱਕ ਸਰਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕੰਮ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਝਾਂਕੀ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਗ੍ਰਾਫ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਓ।

ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਝਾਂਕੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਗ੍ਰਾਫ ਨਹੀਂ ਖਿੱਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ. ਅਤੇ ਭਾਵੇਂ ਸਫਲ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਲਾਭ, ਗੇਫੀ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਜਾਪਦਾ ਸੀ. ਸਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਮੇਜ਼! ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਾਰਣੀ ਦੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ "ਸਰੋਤ-ਮੰਜ਼ਿਲ" ਕਿਸਮ ਦਾ ਇੱਕ ਕਿਨਾਰਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਰੀਟੈਂਸ਼ਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀ ਸਾਰਣੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਜੋ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਬਾਕੀ ਸੀ ਉਹ ਸੀ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦੁਆਰਾ ਰਮਜ ਕਰਨਾ।

ਹਰ ਕੋਈ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬੋਲਣਾ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ? pandas.DataFrame ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਸੀ; ਝਾਂਕੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਕਨੈਕਟਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਰੈਡੀਕਲ ਹੱਲ ਜਾਪਦਾ ਸੀ। ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਮੈਨੂਅਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਥਾਨਕ ਅਨਲੋਡਿੰਗ ਵਿਕਲਪ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਅਸੀਂ ਉਪਲਬਧ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ, ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਨਜ਼ਰ ਆਈਟਮ 'ਤੇ ਪਈ ਵੈੱਬ ਡਾਟਾ ਕਨੈਕਟਰ, ਜੋ ਬਹੁਤ ਹੀ ਹੇਠਲੇ ਪਾਸੇ ਬੇਰਹਿਮੀ ਨਾਲ ਝੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ.

ਝਾਂਕੀ ਵਿੱਚ ਕੁਨੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਚੋਣ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਿਲਿਆ ਜਿਸ ਨੇ ਸਾਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ

ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਜਾਨਵਰ? ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਨਵੀਆਂ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਟੈਬਾਂ - ਅਤੇ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਨੈਕਟਰ ਤੁਹਾਨੂੰ URL ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬੈਕਐਂਡ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਗਭਗ ਤਿਆਰ ਸੀ, ਜੋ ਬਾਕੀ ਬਚਿਆ ਸੀ ਉਸਨੂੰ WDC ਨਾਲ ਦੋਸਤ ਬਣਾਉਣਾ ਸੀ। ਕਈ ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਡੇਨਿਸ ਨੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਝਾਂਕੀ ਦੇ ਤੰਤਰ ਨਾਲ ਲੜਿਆ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਭੇਜਿਆ ਜੋ ਮੈਂ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਚਿਪਕਾਇਆ ਸੀ।

ਸਾਡੇ WDC ਨਾਲ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਫਾਰਮ। ਡੇਨਿਸ ਨੇ ਆਪਣਾ ਮੋਰਚਾ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਿਆ

ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ (ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ), ਸਾਰਣੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

ਟੇਬਲਯੂ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਐਰੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਜਿਹੀ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਇੱਕ ਕਿਨਾਰੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਯਾਨੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਤਬਦੀਲੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵੀ ਸਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿਲੱਖਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਹੋਰ।

ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਵੇਂ ਹੈ, ਉਦਾਰਤਾ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਛਿੜਕ ਦਿਓ ਅਤੇ ਟੂਲ ਸੇਲਿੰਗ ਭੇਜੋ। ਤਰਕਪੂਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਮੇਜ਼ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਪਰ ਇਹ ਸਾਡਾ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ.

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਹਾਨ। ਆਓ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ।

• ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
• ਉਹ ਖਾਸ ਪੰਨਿਆਂ ਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
• ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਔਸਤਨ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹੋ?
• ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ A ਤੋਂ B ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਦੇ ਹੋ?
• ਸੈਸ਼ਨ ਕਿਹੜੇ ਪੰਨਿਆਂ 'ਤੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਹਰੇਕ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਮੁੱਖ ਰਣਨੀਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਭਾਗ 'ਤੇ ਭਾਰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ - ਆਖਰਕਾਰ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਣ Youtrack 'ਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਰਿਪੋਰਟ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.

ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲਿਆ?

ਕਿੱਥੇ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੋਂ ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?

ਸਾਡੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਟੁਕੜਾ। ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਹਰ ਕੋਈ VM ਦੀ ਸੂਚੀ ਜਾਂ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਗਿਆ

ਆਉ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਮ ਸਾਰਣੀ ਲਈਏ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਪੰਨੇ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰੀਏ। ਬਹੁਤੇ ਅਕਸਰ, ਉਹ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੋਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਿਯਮਤਤਾ ਕਾਲਮ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ।

ਉਹ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ?

ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿਲਟਰ ਦੋਵਾਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਛੱਡਿਆ ਸੀ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਗਏ ਸੀ

ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦੋ ਸਧਾਰਣ ਫਿਲਟਰਾਂ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਚਲੋ ਕੁਝ ਹੋਰ ਔਖਾ ਪੁੱਛੋ।

ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ?

VMmanager ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਵੱਖਰੀਆਂ ਟੈਬਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਡੇਟਾ ਰੈਫਰਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਅਖੌਤੀ ਬ੍ਰੇਕਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ - ਉਹ ਘਟਨਾਵਾਂ ਜੋ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਲੜੀ ਦੇ ਅੰਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇੱਥੇ ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸੈਸ਼ਨ ਦਾ ਅੰਤ ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਟੈਬ ਦਾ ਉਦਘਾਟਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚੇਨ ਅਕਸਰ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੇਜ਼ 'ਤੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਾਲਾ ਵਿਵਹਾਰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੈਬ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ 'ਤੇ ਪਰਖਿਆ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ। ਵੇਪ, ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ. ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੇ ਆਗਮਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਅੱਖਾਂ ਘੱਟ ਥੱਕੀਆਂ ਸਨ.

ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਅਸੀਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਭੁੱਲੇ. ਇਸ ਆਕਾਰ ਦੇ ਟੇਬਲ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਰੰਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਂਤ ਰੇਂਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ ਮੋਨੋਸਪੇਸ ਫੌਂਟ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਲਈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਰੰਗ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ। ਅਜਿਹੇ ਵੇਰਵੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਉਤਾਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਸਾਰਣੀ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਨਿਕਲੀ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਗਿਆ ਹੈ

ਇਹ ਸਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਣਨ ਯੋਗ ਹੈ: ਉਤਪਾਦ ਮਾਹਰ ਅਤੇ UX ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਵਾਲੇ ਮੈਨੂਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਅਸੀਂ ਮੈਨੂਅਲ ਦੇ ਲਿੰਕ ਸਿੱਧੇ ਰਿਪੋਰਟ ਪੰਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੱਤੇ।

ਅਸੀਂ ਗੂਗਲ ਡੌਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂਅਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਝਾਂਕੀ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਰਕਬੁੱਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿੱਧੇ ਵੈੱਬ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਬਦਲਾਉ ਦੀ ਬਜਾਏ

ਤਲ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਵਿੱਚ ਹਰ ਦਿਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ. ਹਾਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਆਪਣੇ ਆਪ, ਕਲਿੱਕਾਂ ਦਾ ਹੀਟ ਮੈਪ ਜਾਂ ਵੈਬ ਵਿਊਅਰ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਭੋਜਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਕਹਾਣੀ ਨੇ ISP ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਜੋਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਪਿਛਲੇ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸੱਤ ਹੋਰ ਨਵੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪੋਰਟਰੇਟ ਅਤੇ ਲੁੱਕ-ਅਲਾਈਕ ਟਾਰਗਿਟਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸੇਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਅਗਲੇ ਐਪੀਸੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com