پيداوار جو اصل چهرو ڏسو ۽ بچو. صارف جي منتقلي تي ڊيٽا هڪ سبب جي طور تي ڪجهه نئين خدمتن کي لکڻ لاء

انٽرنيٽ تي سوين آرٽيڪل موجود آهن صارفين جي رويي جو تجزيو ڪرڻ جي فائدن بابت. گهڻو ڪري هي تعلق پرچون شعبي سان. کاڌي جي ٽوڪري جي تجزيي کان وٺي، ABC ۽ XYZ تجزيو برقرار رکڻ واري مارڪيٽنگ ۽ ذاتي آڇون تائين. ڪيترن ئي ڏهاڪن تائين مختلف ٽيڪنالاجيون استعمال ڪيون ويون آهن، الگورتھم سوچيو ويو آهي، ڪوڊ لکيو ويو آهي ۽ ڊيبگ ڪيو ويو آهي - ان کي وٺو ۽ استعمال ڪريو. اسان جي صورت ۾، هڪ بنيادي مسئلو پيدا ٿيو - اسان ISPsystem تي سافٽ ويئر ڊولپمينٽ ۾ مصروف آهيون، پرچون نه.
منهنجو نالو ڊينس آهي ۽ مان هن وقت ISPsystem تي تجزياتي نظام جي پسمنظر جو ذميوار آهيان. ۽ هي ڪهاڻي آهي ڪيئن منهنجو ساٿي ۽ مان دانيل - جيڪي ڊيٽا جي تصور لاءِ ذميوار آهن - اسان جي سافٽ ويئر پروڊڪٽس کي هن علم جي پرزم ذريعي ڏسڻ جي ڪوشش ڪئي. اچو ته، هميشه وانگر، تاريخ سان شروع ڪريون.

شروعات ۾ هڪ لفظ هو، ۽ لفظ هو "ڇا اسان ڪوشش ڪريون؟"

ان وقت مان آر اينڊ ڊي ڊپارٽمينٽ ۾ ڊولپر طور ڪم ڪري رهيو هوس. اهو سڀ تڏهن شروع ٿيو جڏهن ڊانيل هتي هبري تي پڙهيو برقرار رکڻ جي باري ۾ - ايپليڪيشنن ۾ صارف جي منتقلي جو تجزيو ڪرڻ لاء هڪ اوزار. مون کي ان کي هتي استعمال ڪرڻ جي خيال جي باري ۾ ڪجهه شڪ هو. مثال طور، لائبريري ڊولپرز ايپليڪيشنن جي هڪ تجزيي جو حوالو ڏنو جتي ٽارگيٽ ايڪشن واضح طور تي بيان ڪيو ويو آهي - هڪ آرڊر ڏيڻ يا مالڪ ڪمپني کي ڪيئن ادا ڪرڻ بابت ڪجهه ٻيو تڪرار. اسان جي پروڊڪٽس جي بنياد تي فراهم ڪري رهيا آهن. اهو آهي، صارف پهريون ڀيرو هڪ لائسنس خريد ڪري ٿو، ۽ صرف ان کان پوء ايپليڪيشن ۾ سندس سفر شروع ٿئي ٿو. ها، اسان وٽ ڊيمو نسخو آهي. توھان اتي پراڊڪٽ جي ڪوشش ڪري سگھو ٿا تنھنڪري توھان وٽ ھڪڙو سور نه آھي ھڪڙي پوک ۾.

پر اسان جون اڪثر پروڊڪٽس جو مقصد هوسٽنگ مارڪيٽ آهي. اهي وڏا گراهڪ آهن، ۽ ڪاروبار ڊولپمينٽ ڊپارٽمينٽ انهن کي پيداوار جي صلاحيتن تي مشورو ڏئي ٿو. اهو پڻ آهي ته خريداري جي وقت تي، اسان جا گراهڪ اڳ ۾ ئي ڄاڻن ٿا ته اسان جا سافٽ ويئر انهن کي حل ڪرڻ ۾ مدد ڪندا. ايپليڪيشن ۾ انهن جا رستا لازمي طور تي پراڊڪٽ ۾ شامل ڪيل CJM سان گڏ هجن، ۽ UX حل انهن کي ٽريڪ تي رهڻ ۾ مدد ڪندا. اسپيلر: اهو هميشه نه ٿيندو آهي. لائبريريءَ جو تعارف ملتوي ڪيو ويو... پر گهڻي دير لاءِ نه.

اسان جي شروعات جي ڇڏڻ سان هر شيء تبديل ٿي وئي - ڪارٽبي - انسٽاگرام اڪائونٽ مان آن لائن اسٽور ٺاهڻ لاءِ پليٽ فارم. هن ايپليڪيشن ۾، استعمال ڪندڙ کي ٻن هفتن جي مدت ڏني وئي هئي مفت ۾ سڀ ڪارڪردگي استعمال ڪرڻ لاء. پوء توهان کي فيصلو ڪرڻو پوندو ته ڇا رڪنيت حاصل ڪرڻ لاء. ۽ اهو مڪمل طور تي "روٽ-ٽارگٽ ايڪشن" تصور ۾ مناسب آهي. اهو فيصلو ڪيو ويو: اچو ته ڪوشش ڪريون!

پهريون نتيجا يا خيال ڪٿان حاصل ڪجي

ڊولپمينٽ ٽيم ۽ مون پراڊڪٽ کي ايونٽ ڪليڪشن سسٽم سان ڳنڍيو لفظي طور تي هڪ ڏينهن ۾. مان فوري طور تي چوندس ته ISPsystem پنهنجي سسٽم کي استعمال ڪري ٿو صفحي جي دورو بابت واقعن کي گڏ ڪرڻ لاء، پر ڪجھ به توهان کي استعمال ڪرڻ کان روڪي نه ٿو Yandex.Metrica ساڳئي مقصدن لاء، جيڪو توهان کي خام ڊيٽا کي مفت ۾ ڊائون لوڊ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. لائبريري استعمال ڪرڻ جا مثال اڀياس ڪيا ويا، ۽ ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي هڪ هفتي کان پوءِ اسان هڪ منتقلي گراف حاصل ڪيو.

منتقلي گراف. بنيادي ڪارڪردگي، ٻين منتقلي کي صاف ڪرڻ لاء هٽايو ويو

اهو صرف مثال ۾ ظاهر ٿيو: پلانر، صاف، خوبصورت. هن گراف مان، اسان سڀ کان اڪثر رستن ۽ ڪراسنگ جي سڃاڻپ ڪرڻ جي قابل هئاسين جتي ماڻهو تمام گهڻو وقت گذاريندا آهن. اهو اسان کي هيٺين سمجھڻ جي اجازت ڏئي ٿو:

• هڪ وڏي CJM جي بدران، جيڪو درجنين ادارن تي پکڙيل آهي، صرف ٻه فعال طور تي استعمال ڪيا ويا آهن. اهو پڻ ضروري آهي ته صارفين کي انهن هنڌن ڏانهن سڌو رستو ڏيکاريون جيڪي اسان کي UX حل استعمال ڪرڻ جي ضرورت آهي.
• ڪجھ صفحا، جيڪي UX ڊيزائنرز پاران ترتيب ڏنل آھن آخر کان آخر تائين، انھن تي ختم ٿيڻ وارا ماڻھو انھن تي غير معقول وقت خرچ ڪن ٿا. توهان کي ڄاڻڻ جي ضرورت آهي ته اسٽاپ عناصر هڪ مخصوص صفحي تي آهن ۽ انهن کي ترتيب ڏيو.
• 10 منتقلي کان پوء، 20 سيڪڙو ماڻهن ٿڪل ٿيڻ شروع ڪيو ۽ ايپليڪيشن ۾ سيشن کي ڇڏي ڏنو. ۽ اهو انهي حقيقت کي نظر ۾ رکندي آهي ته اسان وٽ ايپليڪيشن ۾ 5 آن بورڊنگ صفحا هئا! توھان کي انھن صفحن جي سڃاڻپ ڪرڻ جي ضرورت آھي جتي صارف باقاعدي سيشن کي ڇڏي ڏين ٿا ۽ انھن ڏانھن رستو ننڍو ڪن ٿا. اڃا به بهتر: ڪنهن به باقاعده رستن جي سڃاڻپ ڪريو ۽ ماخذ واري صفحي کان منزل واري صفحي ڏانهن جلدي منتقلي جي اجازت ڏيو. ABC تجزيي ۽ ڇڏيل ڪارٽ تجزيي سان ڪجهه عام، ڇا توهان نٿا سوچيو؟

۽ ھتي اسان پنھنجي رويي تي غور ڪيو ھن ٽول جي لاڳو ٿيڻ جي لاءِ پروڊڪٽس لاءِ. اهو فيصلو ڪيو ويو ته هڪ فعال طور تي وڪرو ٿيل ۽ استعمال ٿيل پيداوار جو تجزيو ڪيو وڃي. VM مئنيجر 6. اهو تمام گهڻو پيچيده آهي، اتي هڪ حڪم جي شدت وڌيڪ ادارن آهن. اسان جوش سان انتظار ڪري رهيا هئاسين ته ڏسو ته منتقلي گراف ڇا ٿيندو.

مايوسي ۽ الهام بابت

مايوسي #1

اهو ڪم ڪندڙ ڏينهن جي پڄاڻي، مهيني جي پڄاڻي ۽ ساڳئي وقت سال جي پڄاڻي هئي - ڊسمبر 27. ڊيٽا گڏ ڪئي وئي آهي، سوال لکيا ويا آهن. ھر شيءِ تي عمل ٿيڻ کان پھريان ڪي سيڪنڊ بچيا ھئا ۽ اسان پنھنجي محنت جو نتيجو ڏسي سگھون ٿا ته اھو معلوم ڪري سگھون ته ايندڙ ڪم ڪندڙ سال ڪٿي شروع ٿيندو. R&D ڊپارٽمينٽ، پراڊڪٽ مئنيجر، UX ڊزائينر، ٽيم ليڊ، ڊولپرز مانيٽر جي سامهون گڏ ٿيا ته ڏسو ته صارف جا رستا سندن پراڊڪٽ ۾ ڪهڙا نظر اچن ٿا، پر... اسان هي ڏٺو:

برقرار رکڻ واري لائبريري پاران ٺاهيل منتقلي گراف

وحي نمبر 1

مضبوط طور تي ڳنڍيل، درجن جا ادارا، غير واضح منظرنامو. اهو صرف واضح هو ته نئين ڪم ڪندڙ سال تجزيي سان نه شروع ٿيندي، پر اهڙي گراف سان ڪم کي آسان ڪرڻ لاء هڪ طريقي جي ايجاد سان. پر مان ان احساس کي ڊاهي نه سگهيس ته هر شيءِ ان کان وڌيڪ سادو آهي جيترو اهو لڳي رهيو هو. ۽ Retentioneering سورس ڪوڊ جي مطالعي جي پندرهن منٽن کان پوء، اسان ٺاهيل گراف کي ڊٽ فارميٽ ۾ برآمد ڪرڻ جي قابل ٿي ويا. اهو ممڪن آهي ته گراف کي ٻئي اوزار تي اپ لوڊ ڪرڻ لاء - Gephi. ۽ گراف جي تجزيو ڪرڻ لاءِ اڳ ۾ ئي گنجائش موجود آهي: ترتيب، فلٽر، شماريات - توهان کي صرف اهو ڪرڻو آهي ته انٽرفيس ۾ ضروري پيرا ميٽرز کي ترتيب ڏيو. اهو خيال ذهن ۾ رکي، اسان نئين سال جي هفتيوار آخر ۾ روانو ٿيو.

مايوسي #2

ڪم تي واپس اچڻ کان پوء، اهو ظاهر ٿيو ته جڏهن هرڪو آرام ڪري رهيو هو، اسان جا گراهڪ پراڊڪٽ پڙهي رهيا هئا. ها، ايترو سخت آهي ته واقعا اسٽوريج ۾ ظاهر ٿيا جيڪي اڳ ۾ موجود نه هئا. ان جو مطلب اهو ٿيو ته سوالن کي اپڊيٽ ڪرڻ جي ضرورت آهي.

ان حقيقت جي اداسي کي سمجهڻ لاءِ ٿورو پس منظر. اسان ٻنهي واقعن کي منتقل ڪريون ٿا جن کي اسان نشان لڳايو آهي (مثال طور، ڪجهه بٽڻ تي ڪلڪ ڪريو) ۽ انهن صفحن جا URL جيڪي صارف دورو ڪيو. ڪارٽبي جي صورت ۾، "هڪ عمل - هڪ صفحو" ماڊل ڪم ڪيو. پر VMmanager سان صورتحال مڪمل طور تي مختلف هئي: ڪيترن ئي ماڊل ونڊوز هڪ صفحي تي کولي سگهن ٿيون. انهن ۾ استعمال ڪندڙ مختلف مسئلا حل ڪري سگهي ٿو. مثال طور، URL:

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

مطلب ته "IP ايڊريس" صفحي تي صارف هڪ IP پتو شامل ڪيو. ۽ هتي ٻه مسئلا هڪ ئي وقت ۾ نظر اچن ٿا:

• URL ۾ ڪجهه قسم جو رستو پيٽرولر شامل آهي - مجازي مشين جي ID. ان کي خارج ڪرڻ جي ضرورت آهي.
• URL ۾ ماڊل ونڊو ID شامل آهي. توھان کي ضرورت آھي ڪنھن طرح ”انپيڪ“ اھڙي URLs کي.
  هڪ ٻيو مسئلو اهو هو ته اهي واقعا جيڪي اسان نشان لڳل هئا انهن جا پيرا ميٽر هئا. مثال طور، فهرست مان هڪ ورچوئل مشين بابت معلومات سان صفحي تي حاصل ڪرڻ جا پنج مختلف طريقا هئا. ان جي مطابق، ھڪڙو واقعو موڪليو ويو، پر ھڪڙو پيٽرولر سان جيڪو اشارو ڪيو ويو آھي جنھن طريقي سان استعمال ڪندڙ کي منتقل ڪيو ويو. اهڙا ڪيترائي واقعا هئا، ۽ سڀئي نمونا مختلف هئا. ۽ اسان وٽ ڪلڪ هاؤس لاءِ SQL ڊيليڪٽ ۾ سڀ ڊيٽا حاصل ڪرڻ جو منطق آهي. 150-200 لائينن جا سوال ڪجهه عام لڳي رهيا هئا. مسئلن اسان کي گھيرو ڪيو.

وحي نمبر 2

هڪ صبح جو، دانيال، افسوس سان ٻئي منٽ جي درخواست ذريعي سکرول ڪندي، مون کي صلاح ڏني: "اچو ته ڊيٽا پروسيسنگ پائپ لائنون لکون؟" اسان ان جي باري ۾ سوچيو ۽ فيصلو ڪيو ته جيڪڏهن اسان اهو ڪرڻ وارا هئاسين، اهو ETL وانگر ڪجهه هوندو. انهي ڪري ته اهو فوري طور تي فلٽر ڪري ٿو ۽ ٻين ذريعن کان ضروري ڊيٽا کي ڇڪي ٿو. اهڙي طرح اسان جي پهرين تجزياتي خدمت هڪ مڪمل پس منظر سان پيدا ٿي. اهو ڊيٽا پروسيسنگ جي پنجن مکيه مرحلن کي لاڳو ڪري ٿو:

1. خام ڊيٽا اسٽوريج مان واقعن کي لوڊ ڪرڻ ۽ پروسيسنگ لاء تيار ڪرڻ.
2. وضاحت موڊل ونڊوز، واقعن جا پيرا ميٽرز ۽ ٻيا تفصيل جيڪي واقعي کي واضح ڪن ٿا، انهن جي سڃاڻپ ڪندڙ جي ”پيڪنگ“ آهي.
3. افزودگي (لفظ ”مالدار ٿيڻ“ مان) ٽئين پارٽي ذريعن جي ڊيٽا سان گڏ واقعن جو اضافو آهي. ان وقت، ھن ۾ صرف اسان جو بلنگ سسٽم BILLmanager شامل ھو.
4. فلٽرنگ واقعن کي فلٽر ڪرڻ جو عمل آهي جيڪو تجزيو جي نتيجن کي مسخ ڪري ٿو (اندروني اسٽينڊز، آئوٽ ليئرز، وغيره کان واقعا).
5. وصول ٿيل واقعن کي اسٽوريج ۾ اپ لوڊ ڪرڻ، جنهن کي اسان صاف ڊيٽا سڏيو آهي.
   هاڻي اهو ممڪن هو ته ڪنهن واقعي جي پروسيسنگ لاءِ ضابطن کي شامل ڪندي لاڳاپو برقرار رکڻ يا ان سان گڏ ساڳئي واقعن جا گروپ پڻ. مثال طور، ان وقت کان وٺي اسان ڪڏهن به URL unpacking کي اپڊيٽ نه ڪيو آهي. جيتوڻيڪ، هن وقت دوران ڪيترائي نوان URL مختلف تبديليون شامل ڪيون ويون آهن. اهي ضابطن سان عمل ڪن ٿا جيڪي اڳ ۾ ئي خدمت ۾ مقرر ڪيا ويا آهن ۽ صحيح طريقي سان عمل ڪيا ويا آهن.

مايوسي #3

هڪ دفعو اسان تجزيو ڪرڻ شروع ڪيو، اسان محسوس ڪيو ته گراف ايترو هموار ڇو هو. حقيقت اها آهي ته تقريبن هر اين-گرام تي مشتمل آهي ٽرانزيڪشن جيڪا انٽرفيس ذريعي نه ٿي سگهي.

هڪ ننڍڙي تحقيق شروع ٿي. مون کي انديشو هو ته هڪ وجود ۾ ڪا به ناممڪن منتقلي نه هئي. هن جو مطلب اهو آهي ته هي واقعو گڏ ڪرڻ واري نظام يا اسان جي اي ٽي ايل سروس ۾ ڪو بگ ناهي. اهو احساس هو ته صارف هڪ ئي وقت ڪيترن ئي ادارن ۾ ڪم ڪري رهيو آهي، هڪ کان ٻئي ڏانهن منتقل ٿيڻ کان سواء. اهو ڪيئن حاصل ڪجي؟ برائوزر ۾ مختلف ٽيب استعمال ڪندي.

جڏهن ڪارٽبي جو تجزيو ڪيو، اسان ان جي خاصيت طرفان بچايو ويو. ايپليڪيشن موبائل ڊوائيسز کان استعمال ڪئي وئي، جتي ڪيترن ئي ٽيب مان ڪم ڪرڻ آسان ناهي. هتي اسان وٽ هڪ ڊيسڪ ٽاپ آهي ۽ جڏهن هڪ ڪم هڪ اداري ۾ ڪيو پيو وڃي، اهو مناسب آهي ته هن وقت کي ٻئي ۾ سيٽنگ يا نگراني ڪرڻ ۾ خرچ ڪرڻ چاهيو. ۽ ترقي نه وڃائڻ لاء، صرف هڪ ٻيو ٽيب کوليو.

وحي نمبر 3

فرنٽ اينڊ ڊولپمينٽ جي ساٿين ايونٽ ڪليڪشن سسٽم کي ٽيب جي وچ ۾ فرق ڪرڻ سيکاريو. تجزيو شروع ٿي سگھي ٿو. ۽ اسان شروع ڪيو. جيئن توقع ڪئي وئي، CJM حقيقي رستن سان نه ملندو: صارفين ڊاريڪٽري صفحن تي گهڻو وقت گذاريو، سڀ کان وڌيڪ غير متوقع هنڌن تي سيشن ۽ ٽيب کي ڇڏي ڏنو. منتقلي جي تجزيي کي استعمال ڪندي، اسان ڪجهه Mozilla تعميرات ۾ مسئلا ڳولڻ جي قابل هئاسين. انهن ۾، عمل درآمد جي خاصيتن جي ڪري، نيويگيشن عناصر غائب ٿي ويا يا اڌ خالي صفحا ڏيکاريا ويا، جن کي صرف منتظم تائين پهچڻ گهرجي. صفحو کوليو ويو، پر پس منظر مان ڪوبه مواد نه آيو. ڳڻپ جي منتقلي ان کي اندازو ڪرڻ ممڪن بڻايو ته ڪهڙيون خاصيتون اصل ۾ استعمال ڪيون ويون آهن. زنجيرن کي اهو سمجهڻ ممڪن بڻايو ويو ته صارف کي هي يا اها غلطي ڪيئن ملي. صارف جي رويي جي بنياد تي جانچ جي اجازت ڏنل ڊيٽا. اها هڪ ڪاميابي هئي، خيال بيڪار نه هو.

تجزياتي خودڪار

نتيجن جي مظاهرن مان هڪ ۾، اسان ڏيکاريو ته گفي ڪيئن استعمال ڪيو ويو گراف جي تجزيو لاء. ھن ٽول ۾، تبادلي واري ڊيٽا کي ٽيبل ۾ ڏيکاري سگھجي ٿو. ۽ UX ڊپارٽمينٽ جي سربراهه چيو هڪ تمام اهم سوچ جنهن ڪمپني ۾ سڄي رويي جي تجزياتي هدايت جي ترقي کي متاثر ڪيو: "اچو اهو ئي ڪريون، پر ٽيبلائو ۽ فلٽرن سان - اهو وڌيڪ آسان ٿيندو."

پوءِ مون سوچيو: ڇو نه، Retentioneering سمورو ڊيٽا هڪ pandas.DataFrame ڍانچي ۾ محفوظ ڪري ٿو. ۽ هي آهي، وڏي، هڪ ٽيبل. هي ڪيئن هڪ ٻي خدمت ظاهر ٿيو: ڊيٽا فراهم ڪندڙ. هن نه رڳو گراف مان هڪ ٽيبل ٺاهيو، پر اهو پڻ حساب ڪيو ته صفحو ڪيترو مشهور آهي ۽ ان سان لاڳاپيل ڪارڪردگي ڪيئن آهي، اهو صارف جي برقرار رکڻ تي ڪيئن اثر انداز ڪري ٿو، صارف ان تي ڪيترو وقت رهندا آهن، ۽ ڪهڙن صفحن کي استعمال ڪندڙ اڪثر ڪري ڇڏيندا آهن. ۽ ٽيبلو ۾ بصري جي استعمال گراف جي مطالعي جي قيمت کي ايترو ته گھٽائي ڇڏيو آهي ته پيداوار ۾ رويي جي تجزيي لاء تڪرار جو وقت تقريبا اڌ ٿي ويو.

ڊينيل ان بابت ڳالهائيندو ته هي تصور ڪيئن استعمال ٿيندو آهي ۽ ڪهڙو نتيجو اهو ڪڍڻ جي اجازت ڏئي ٿو.

ٽيبل خدا لاء وڌيڪ ٽيبل!

هڪ آسان فارم ۾، ڪم هن ريت ترتيب ڏنو ويو آهي: Tableau ۾ منتقلي گراف ڏيکاري، فلٽر ڪرڻ جي صلاحيت مهيا ڪريو، ۽ ان کي ممڪن طور تي واضح ۽ آسان بڻائي.

مون واقعي نه ٿي چاهيو ته ٽيبلائو ۾ هڪ هدايت ٿيل گراف ٺاهي. ۽ جيتوڻيڪ ڪامياب ٿيڻ جي باوجود، گفي جي مقابلي ۾ حاصلات، واضح نه ٿي لڳي. اسان کي ڪجهه وڌيڪ آسان ۽ وڌيڪ رسائي جي ضرورت هئي. ٽيبل! آخرڪار، گراف کي آساني سان ٽيبل جي قطار جي صورت ۾ پيش ڪري سگهجي ٿو، جتي هر قطار "ذريعو-منزل" قسم جي هڪ ڪنڊ آهي. ان کان علاوه، اسان اڳ ۾ ئي احتياط سان تيار ڪيو آهي اهڙي جدول برقرار رکڻ ۽ ڊيٽا فراهم ڪندڙ اوزار استعمال ڪندي. اهو سڀ ڪجهه ڪرڻ لاءِ ڇڏي ويو هو ٽيبلو ۾ ٽيبل کي ڏيکارڻ ۽ رپورٽ ذريعي رمج ڪرڻ.

ڳالهائڻ ڪيئن هرڪو ٽيبل سان پيار ڪندو آهي.

بهرحال، هتي اسان کي هڪ ٻئي مسئلي سان منهن ڏيڻو آهي. ڊيٽا ماخذ سان ڇا ڪجي؟ pandas.DataFrame کي ڳنڍڻ ناممڪن هو؛ Tableau ۾ اهڙو ڪنيڪٽر ڪونهي. گراف کي محفوظ ڪرڻ لاءِ هڪ الڳ بنياد قائم ڪرڻ انتهائي بنيادي لڳي رهيو آهي هڪ حل مبهم امڪانن سان. ۽ مسلسل دستي آپريشن جي ضرورت جي ڪري مقامي لوڊشيڊنگ جا اختيار مناسب نه هئا. اسان دستياب ڪنيڪٽرن جي لسٽ ۾ ڏٺو، ۽ اسان جي نظر شين تي ٿي وئي ويب ڊيٽا ڪنيڪٽر، جيڪو بلڪل هيٺاهينءَ ۾ لڪل هو.

Tableau ۾ ڪنيڪٽرن جو ڀرپور انتخاب آھي. اسان هڪ مليو جنهن اسان جو مسئلو حل ڪيو

ڪهڙي قسم جو جانور؟ برائوزر ۾ ڪجھ نوان کليل ٽيب - ۽ اهو واضح ٿيو ته هي ڪنيڪٽر توهان کي ڊيٽا حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو جڏهن URL تائين رسائي حاصل ڪري ٿي. ڊيٽا کي ڳڻڻ لاءِ پس منظر پاڻ تقريباً تيار هو، باقي اهو سڀ ڪجهه ان کي WDC سان دوستي ڪرڻ هو. ڪيترن ڏينهن تائين ڊينس دستاويزن جو مطالعو ڪيو ۽ ٽيبلائو ميڪانيزم سان وڙهندو رهيو، ۽ پوءِ مون کي هڪ لنڪ موڪليو جنهن کي مون ڪنيڪشن ونڊو ۾ پيسٽ ڪيو.

اسان جي WDC سان ڪنيڪشن فارم. ڊينس پنهنجو محاذ ٺاهيو ۽ حفاظت جو خيال رکيو

ڪجھ منٽن جي انتظار کان پوء (ڊيٽا متحرڪ طور تي ڳڻپيو ويندو آهي جڏهن درخواست ڪئي وئي)، ٽيبل ظاهر ٿيو:

اھو اھو آھي جيڪو ھڪڙي خام ڊيٽا صف وانگر ڏسڻ ۾ اچي ٿو ٽيبلو انٽرفيس ۾

جيئن واعدو ڪيو ويو، اهڙي ٽيبل جي هر قطار گراف جي هڪ ڪنڊ جي نمائندگي ڪري ٿي، اهو آهي، صارف جي هدايت واري منتقلي. اهو پڻ ڪيترن ئي اضافي خاصيتن تي مشتمل آهي. مثال طور، منفرد استعمال ڪندڙن جو تعداد، ٽرانزيڪشن جو ڪل تعداد، ۽ ٻيا.

اهو ممڪن ٿيندو ته هن جدول کي رپورٽ ۾ ڏيکاريو جيئن آهي، سخاوت سان فلٽر اسپري ۽ ٽول سيلنگ موڪليو. منطقي لڳي ٿو. توهان ٽيبل سان ڇا ڪري سگهو ٿا؟ پر اهو اسان جو طريقو ناهي، ڇاڪاڻ ته اسان صرف هڪ ٽيبل نه ٺاهي رهيا آهيون، پر تجزيو ۽ پيداوار جي فيصلن لاء هڪ اوزار.

عام طور تي، ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ وقت، هڪ شخص سوالن جا جواب حاصل ڪرڻ چاهي ٿو. زبردست. اچو ته انهن سان شروع ڪريون.

• سڀ کان وڌيڪ بار بار منتقلي ڇا آهن؟
• اهي مخصوص صفحن مان ڪيڏانهن ويندا آهن؟
• توهان وڃڻ کان اڳ هن صفحي تي سراسري طور ڪيترو وقت گذاريو ٿا؟
• توهان ڪيترا ڀيرا A کان B تائين منتقلي ڪندا آهيو؟
• ڪهڙن صفحن تي سيشن ختم ٿئي ٿو؟

رپورٽن مان هر هڪ يا انهن جي ميلاپ کي صارف کي انهن سوالن جا جواب ڳولڻ جي اجازت ڏيڻ گهرجي. هتي اهم حڪمت عملي آهي توهان کي اوزار ڏيڻ لاءِ اهو پنهنجو پاڻ. اهو ڪارائتو آهي ٻنهي تجزياتي ڊپارٽمينٽ تي لوڊ گهٽائڻ ۽ فيصلا ڪرڻ جو وقت گهٽائڻ لاءِ - آخرڪار ، توهان کي هاڻي Youtrack ڏانهن وڃڻ جي ضرورت ناهي ۽ تجزيه نگار لاءِ هڪ ٽاسڪ ٺاهڻ جي ضرورت آهي ، توهان کي صرف رپورٽ کولڻ جي ضرورت آهي.

اسان کي ڇا مليو؟

جتي ماڻهو اڪثر ڪري ڊيش بورڊ کان ڌار ٿين ٿا؟

اسان جي رپورٽ جو حصو. ڊيش بورڊ کان پوء، هرڪو يا ته وي ايم جي فهرست يا نوڊس جي فهرست ڏانهن ويو

اچو ته منتقلي سان گڏ هڪ عام ٽيبل وٺون ۽ ماخذ جي صفحي ذريعي فلٽر ڪريو. گهڻو ڪري، اهي ڊيش بورڊ کان ورچوئل مشينن جي فهرست ڏانهن وڃو. ان کان علاوه، ريگيوليٽري ڪالمن مان معلوم ٿئي ٿو ته هي هڪ ورجائيندڙ عمل آهي.

اهي ڪلستر جي لسٽ ۾ ڪٿان اچن ٿا؟

رپورٽن ۾ فلٽر ٻنهي طرفن ۾ ڪم ڪن ٿا: توهان ڳولي سگهو ٿا ته توهان ڪٿي ڇڏيا آهيو، يا توهان ڪيڏانهن ويا آهيو

مثالن مان اهو واضح ٿئي ٿو ته ٻن سادي فلٽرن جي موجودگي ۽ قدرن جي درجه بندي قطار توهان کي جلدي معلومات حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.

اچو ته ڪجهه وڌيڪ پيچيده پڇو.

ڪٿي صارف اڪثر ڪري سندن سيشن کي ڇڏي ڏين ٿا؟

VMmanager استعمال ڪندڙ اڪثر ڪري الڳ ٽيب ۾ ڪم ڪن ٿا

هن کي ڪرڻ لاء، اسان کي هڪ رپورٽ جي ضرورت آهي جنهن جي ڊيٽا ريفرل ذريعن طرفان گڏ ڪيل آهي. ۽ نام نهاد بريڪ پوائنٽس کي اسائنمنٽس طور ورتو ويو - واقعا جيڪي ٽرانزيڪشن جي زنجير جي پڇاڙي طور ڪم ڪن ٿا.

هتي اهو نوٽ ڪرڻ ضروري آهي ته اهو يا ته سيشن جي پڄاڻي يا نئين ٽيب جو افتتاح ٿي سگهي ٿو. مثال ڏيکاري ٿو ته زنجير اڪثر ڪري ٽيبل تي ختم ٿئي ٿو مجازي مشينن جي فهرست سان. انهي حالت ۾، خاصيت واري رويي کي ٻئي ٽيب ڏانهن تبديل ڪري رهيو آهي، جيڪو متوقع نموني سان برابر آهي.

اسان سڀ کان پهريان انهن رپورٽن جي افاديت کي پاڻ تي آزمايو جڏهن اسان ساڳئي طريقي سان تجزيو ڪيو. ويپاسان جي پروڊڪٽس مان هڪ ٻيو. جدولن ۽ فلٽرن جي آمد سان، مفروضن کي تيزيءَ سان جانچيو ويو، ۽ اکيون گھٽ ٿڪجي ويون.

جڏهن ترقي يافته رپورٽون، اسان بصري ڊيزائن جي باري ۾ نه وساريو. جڏهن هن سائيز جي جدولن سان ڪم ڪندي، اهو هڪ اهم عنصر آهي. مثال طور، اسان رنگن جو هڪ پرسڪون رينج استعمال ڪيو، سمجهڻ ۾ آسان monospace فونٽ انگن لاءِ، خاصيتن جي عددي قدرن جي مطابق لائنن جي رنگ کي نمايان ڪرڻ. اهڙا تفصيل صارف جي تجربي کي بهتر بڻائي ٿو ۽ ڪمپني جي اندر ڪاميابيءَ سان ٽول کڻڻ جي امڪان کي وڌائي ٿو.

ٽيبل ڪافي وڏي ٿي وئي، پر اسان کي اميد آهي ته اهو پڙهڻ جي قابل نه آهي

اهو اسان جي اندروني گراهڪن جي تربيت جي باري ۾ الڳ الڳ ذڪر ڪرڻ جي قابل آهي: پراڊڪٽ ماهر ۽ UX ڊزائينر. تجزياتي مثالن سان گڏ دستياب ۽ فلٽرن سان ڪم ڪرڻ لاءِ صلاحون خاص طور تي انهن لاءِ تيار ڪيون ويون آهن. اسان ھدايتن جا لنڪ سڌو سنئون رپورٽ جي صفحن ۾ داخل ڪيا.

اسان دستياب کي صرف Google Docs ۾ پيش ڪرڻ جي طور تي ٺاهيو. ٽيبلائو اوزار توهان کي ويب صفحا ڏيکارڻ جي اجازت ڏين ٿا سڌو سنئون رپورٽ ورڪ بڪ اندر.

اقوام متحده جي بدران

هيٺئين لڪير ۾ ڇا آهي؟ اسان هر روز لاء هڪ اوزار حاصل ڪرڻ جي قابل هئا نسبتا جلدي ۽ سستا. ها، اهو يقيني طور تي خود گراف جي بدلي نه آهي، ڪلڪ جي گرمي نقشي يا ويب ڏسندڙ. پر اهڙيون رپورٽون خاص طور تي درج ٿيل اوزارن کي مڪمل ڪن ٿيون ۽ فڪر ۽ نئين پيداوار ۽ انٽرفيس مفروضن لاءِ کاڌو مهيا ڪن ٿيون.

هي ڪهاڻي صرف ISPsystem ۾ تجزياتي ترقي جي شروعات جي طور تي ڪم ڪيو. گذريل ڇهن مهينن دوران، ست وڌيڪ نيون خدمتون ظاهر ٿيون آهن، جن ۾ پراڊڪٽ ۾ استعمال ڪندڙ جي ڊجيٽل پورٽريٽ ۽ لُڪ الائيڪ ٽارگيٽنگ لاءِ ڊيٽابيس ٺاهڻ جي سروس شامل آهي، پر اسان انهن بابت ايندڙ قسطن ۾ ڳالهائينداسين.

جو ذريعو: www.habr.com