{"id":38424,"date":"2019-10-31T22:23:40","date_gmt":"2019-10-31T19:23:40","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/retentioneering-kak-my-open-source-instrumenty-dlya-produktovoj-analitiki-na-python-i-pandas-napisali\/"},"modified":"2026-07-06T16:02:25","modified_gmt":"2026-07-06T14:02:25","slug":"retentioneering-kak-my-open-source-instrumenty-dlya-produktovoj-analitiki-na-python-i-pandas-napisali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/sq\/blog\/news\/retentioneering-kak-my-open-source-instrumenty-dlya-produktovoj-analitiki-na-python-i-pandas-napisali","title":{"rendered":"Retentioneering: si krijuam mjetet open-source p\u00ebr analizat e produkteve n\u00eb Python dhe Pandas","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

P\u00ebrsh\u00ebndetje, Habr. Ky artikull i kushtohet p\u00ebrfundimeve t\u00eb kat\u00ebr viteve t\u00eb zhvillimit t\u00eb nj\u00eb grupi metodash dhe veglash p\u00ebr p\u00ebrpunimin e trajektimeve t\u00eb l\u00ebvizjes s\u00eb p\u00ebrdoruesve n\u00eb aplikacion ose n\u00eb faqen e internetit. Autori i zhvillimit \u00ebsht\u00eb Maxim Godzi<\/a><\/noindex>, i cili q\u00ebndron n\u00eb krye t\u00eb ekipit t\u00eb krijuesve t\u00eb produktit, ai gjithashtu \u00ebsht\u00eb autori i artikullit. Produkti ka marr\u00eb emrin Retentioneering, tani \u00ebsht\u00eb transformuar n\u00eb nj\u00eb bibliotek\u00eb open-source dhe \u00ebsht\u00eb botuar n\u00eb Github, n\u00eb m\u00ebnyr\u00eb q\u00eb \u00e7do kush t\u00eb mund ta p\u00ebrdor\u00eb at\u00eb. E gjith\u00eb kjo mund t\u00eb jet\u00eb interesante p\u00ebr ata q\u00eb lidhen me analiz\u00ebn produktive dhe marketingun, promovimin dhe zhvillimin e produktit. A, p\u00ebr m\u00eb shum\u00eb, n\u00eb Habr \u00ebsht\u00eb publikuar nj\u00eb artikull mbi nj\u00eb nga rastet e pun\u00ebs me Retentioneering<\/a><\/noindex>. N\u00eb k\u00ebt\u00eb material t\u00eb ri flitet p\u00ebr kapacitetet e produktit dhe se si mund t\u00eb p\u00ebrdoret ai.<\/p>\n

Duke lexuar artikullin, ju do t\u00eb mund t\u00eb shkruani tuajin Retentioneering, ai mund t\u00eb jet\u00eb \u00e7do metod\u00eb e standardizuar p\u00ebr p\u00ebrpunimin e trajektimeve t\u00eb p\u00ebrdoruesve n\u00eb aplikacion dhe p\u00ebrtej tij, e cila lejon t\u00eb shohim me detaje ve\u00e7orit\u00eb e sjelljes dhe t\u00eb nxjerrim nga ajo informacione p\u00ebr rritjen e metrikave t\u00eb biznesit.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

\u00c7far\u00eb \u00ebsht\u00eb Retentioneering dhe p\u00ebrse \u00ebsht\u00eb e nevojshme?<\/h3>\n

\nFillimisht, q\u00ebllimi yn\u00eb ishte t\u00eb sillnim Growth Hacking nga bota e \"shkencave digjitale\" n\u00eb bot\u00ebn e numrave, analiz\u00ebs dhe parashikimeve. Si pasoj\u00eb \u2014 t\u00eb shkurtojm\u00eb analiz\u00ebn produktive n\u00eb matematik\u00eb t\u00eb past\u00ebr dhe programacion p\u00ebr ata q\u00eb, p\u00ebrve\u00e7 tregimeve fantastike, preferojn\u00eb numrat, nd\u00ebrsa formula \u2014 fjal\u00ebt inteligjente si 'rebranding', 'repozicionim' etj., t\u00eb cilat tingullojn\u00eb bukur, por n\u00eb praktik\u00eb ndihmojn\u00eb pak. <\/p>\n

P\u00ebr zgjidhjen e k\u00ebtyre problemeve ishte nevojshme nj\u00eb struktur\u00eb p\u00ebr analiz\u00ebn p\u00ebrmes grafik\u00ebve dhe trajektimeve, dhe nj\u00ebkoh\u00ebsisht nj\u00eb bibliotek\u00eb q\u00eb thjeshton rutinat tipike t\u00eb analistit, si nj\u00eb m\u00ebnyr\u00eb p\u00ebr t\u00eb p\u00ebrshkruar detyrat e rregullta t\u00eb analiz\u00ebs produktive, e cila do ishte e kuptueshme si p\u00ebr njer\u00ebzit ashtu dhe p\u00ebr robot\u00ebt. Biblioteka ofron mund\u00ebsin\u00eb p\u00ebr t\u00eb p\u00ebrshkruar sjelljen e p\u00ebrdoruesve dhe p\u00ebr ta lidhur at\u00eb me metrikat e biznesit t\u00eb produktit n\u00eb nj\u00eb gjuh\u00eb kaq formale dhe t\u00eb qart\u00eb, saq\u00eb t\u00eb thjeshtoj\u00eb dhe automatizoj\u00eb detyrat rutin\u00eb t\u00eb zhvilluesve dhe analist\u00ebve, dhe t\u00eb leht\u00ebsoj\u00eb komunikimin e tyre me biznesin.<\/p>\n

Retentioneering \u2014 nj\u00eb metod\u00eb dhe mjete analitike softuerike, t\u00eb cilat mund t\u00eb adaptohen dhe integrohen n\u00eb \u00e7do produkt digjital (dhe jo vet\u00ebm). <\/b><\/p>\n

Ne filluam pun\u00ebn mbi produktin n\u00eb vitin 2015. Tani, ky \u00ebsht\u00eb nj\u00eb grup i gatsh\u00ebm mjetesh, ndon\u00ebse ende jo perfekt, n\u00eb Python dhe Pandas p\u00ebr p\u00ebrpunimin e t\u00eb dh\u00ebnave, modelet e m\u00ebsimit t\u00eb makineris\u00eb me API si sk-learn, mjetet p\u00ebr interpretimin e rezultateve t\u00eb modeleve t\u00eb m\u00ebsimit t\u00eb makineris\u00eb eli5 dhe shap. <\/p>\n

T\u00eb gjitha k\u00ebto jan\u00eb t\u00eb p\u00ebrmbledhura n\u00eb nj\u00eb bibliotek\u00eb open-source t\u00eb projektuar n\u00eb depozit\u00ebn e hapur n\u00eb Github \u2014 retentioneering-tools<\/a><\/noindex>. P\u00ebrdorimi i bibliotek\u00ebs nuk \u00ebsht\u00eb i v\u00ebshtir\u00eb; praktikisht \u00e7do person q\u00eb \u00ebsht\u00eb i apasionuar pas analitik\u00ebs produktore, por nuk ka shkruar ndonj\u00ebher\u00eb kod, mund t\u00eb aplikoj\u00eb metodat tona t\u00eb analiz\u00ebs n\u00eb t\u00eb dh\u00ebnat e tij vet\u00eb dhe pa shpenzuar shum\u00eb koh\u00eb. <\/p>\n

Nd\u00ebrsa nj\u00eb programues, krijues i aplikacionit ose nj\u00eb an\u00ebtar i ekipit t\u00eb zhvillimit ose testimit, i cili nuk \u00ebsht\u00eb marr\u00eb kurr\u00eb me analitik\u00ebn, mund t\u00eb filloj\u00eb t\u00eb luaj\u00eb me k\u00ebt\u00eb kod dhe t\u00eb shoh\u00eb modelet e p\u00ebrdorimit t\u00eb aplikacionit t\u00eb tij pa ndihm\u00eb t\u00eb jashtme. <\/p>\n

Trajektoria e p\u00ebrdoruesit si element baz\u00eb i analiz\u00ebs dhe metodat e saj t\u00eb p\u00ebrpunimit<\/h3>\n

\nTrajektoria e p\u00ebrdoruesit \u00ebsht\u00eb nj\u00eb sekuenc\u00eb e gjendjeve t\u00eb p\u00ebrdoruesit n\u00eb pik\u00eb t\u00eb caktuara kohore.<\/b> Dhe ngjarjet mund t\u00eb jen\u00eb nga burime t\u00eb ndryshme t\u00eb t\u00eb dh\u00ebnave, si n\u00eb internet ashtu edhe offline. Ngjarjet q\u00eb ndodhin me p\u00ebrdoruesin jan\u00eb pjes\u00eb e trajektoris\u00eb s\u00eb tij. Disa shembuj:
\n\u2022 klikuar n\u00eb nj\u00eb buton
\n\u2022 par\u00eb nj\u00eb imazh
\n\u2022 hyr\u00eb n\u00eb ekran
\n\u2022 marr\u00eb nj\u00eb email
\n\u2022 rekomanduar produktin nj\u00eb miku
\n\u2022 plot\u00ebsuar nj\u00eb form\u00eb
\n\u2022 goditur ekranin
\n\u2022 skroluar
\n\u2022 afruar n\u00eb kass\u00eb
\n\u2022 porositur burrito
\n\u2022 ngr\u00ebn\u00eb burrito
\n\u2022 helm\u00ebruar nga burrito i ngr\u00ebn\u00eb
\n\u2022 hyr\u00eb n\u00eb kafene nga dera e pasme
\n\u2022 hyr\u00eb nga dera kryesore
\n\u2022 mbyllur aplikacionin
\n\u2022 marr\u00eb nj\u00eb njoftim push
\n\u2022 ngecur n\u00eb ekran p\u00ebr m\u00eb gjat\u00eb se X koh\u00eb
\n\u2022 paguar porosin\u00eb
\n\u2022 marr\u00eb porosin\u00eb
\n\u2022 marr\u00eb refuzim p\u00ebr kredi<\/p>\n

N\u00ebse marrim t\u00eb dh\u00ebnat e trajektores s\u00eb nj\u00eb grupi p\u00ebrdoruesish dhe studiojm\u00eb se si jan\u00eb kalimet, mund t\u00eb ndjekim se si formohet sjellja e tyre n\u00eb aplikacion. Kjo \u00ebsht\u00eb e leht\u00eb t\u00eb b\u00ebhet p\u00ebrmes nj\u00eb grafi, ku gjendjet jan\u00eb nyje dhe kalimet midis gjendjeve jan\u00eb brinj\u00eb:<\/p>\n

\"Retentioneering:
\n
\n\u00abTrajektoria\u00bb \u00ebsht\u00eb nj\u00eb koncept shum\u00eb i p\u00ebrshtatsh\u00ebm \u2014 ajo p\u00ebrmban informacion t\u00eb detajuar mbi t\u00eb gjitha veprimet e p\u00ebrdoruesit, me mund\u00ebsin\u00eb p\u00ebr t\u00eb shtuar t\u00eb dh\u00ebna t\u00eb tjera n\u00eb p\u00ebrshkrimin e k\u00ebtyre veprimeve. Kjo e b\u00ebn at\u00eb nj\u00eb objekt universall. N\u00ebse keni mjete t\u00eb bukura dhe t\u00eb p\u00ebrshtatshme q\u00eb lejojn\u00eb pun\u00ebn me trajektoret, at\u00ebher\u00eb mund t\u00eb gjeni ngjashm\u00ebri dhe t'i segmentoni ato.<\/p>\n

Segmentimi i trajektoreve fillimisht mund t\u00eb duket si di\u00e7ka shum\u00eb e komplikuar. N\u00eb nj\u00eb situat\u00eb t\u00eb zakonshme, k\u00ebshtu \u00ebsht\u00eb \u2014 duhet t\u00eb p\u00ebrdoret krahasimi i matricave t\u00eb lidhjes ose p\u00ebrputhja e sekuencave. Ne arrit\u00ebm t\u00eb gjejm\u00eb nj\u00eb m\u00ebnyr\u00eb m\u00eb t\u00eb thjesht\u00eb \u2014 t\u00eb studiojm\u00eb nj\u00eb num\u00ebr t\u00eb madh trajektor\u00ebsh dhe t'i segmentojm\u00eb ato p\u00ebrmes klasifikimit.<\/p>\n

Si\u00e7 duket, \u00ebsht\u00eb e mundur t\u00eb kthehet trajektoria n\u00eb nj\u00eb pik\u00eb p\u00ebrmes p\u00ebrfaq\u00ebsimeve t\u00eb vazhdueshme, p\u00ebr shembull, TF-IDF<\/a><\/noindex>. Pas transformimit, trajektoria b\u00ebhet nj\u00eb pik\u00eb n\u00eb hap\u00ebsir\u00eb, ku p\u00ebr boshtet \u00ebsht\u00eb e vendosur frekuenca e normalizuar e ndodhis\u00eb dhe kalimit t\u00eb ndryshimeve t\u00eb ndryshme n\u00eb trajektori. K\u00ebt\u00eb gj\u00eb nga nj\u00eb hap\u00ebsir\u00eb shum\u00eb dimensional (dimS=sum(lloje ngjarjesh)+sum(type ngrams_2)), mund t\u00eb prokectoni n\u00eb nj\u00eb plan me an\u00eb t\u00eb TSNE<\/a><\/noindex>. TSNE \u2014 transformimi, ul dimensionin e hap\u00ebsir\u00ebs n\u00eb 2 boshtet dhe, sa \u00ebsht\u00eb e mundur, ruan distancat relative midis pikave. N\u00eb p\u00ebrputhje me k\u00ebt\u00eb, b\u00ebhet e mundur q\u00eb n\u00eb nj\u00eb hart\u00eb t\u00eb shesht\u00eb, nj\u00eb hart\u00eb projekcionale t\u00eb trajektor\u00ebve, t\u00eb studiohet si ishin t\u00eb vendosura piket e ndryshme t\u00eb trajektoreve. Analizohet sa ishin af\u00ebr ose t\u00eb ndrysh\u00ebm midis tyre, n\u00ebse formonin grupe ose shp\u00ebrndaheshin n\u00eb hart\u00eb etj.:<\/p>\n

\"Retentioneering:
\n
\nMjetet analitike t\u00eb Retentioneering ofrojn\u00eb mund\u00ebsin\u00eb q\u00eb t\u00eb kthejn\u00eb nj\u00eb sasi komplekse t\u00eb dh\u00ebnash dhe trajektor\u00ebsh n\u00eb nj\u00eb p\u00ebrfaq\u00ebsim, i cili mund t\u00eb krahasohet me nj\u00ebri-tjetrin dhe m\u00eb pas t\u00eb studiohet dhe t\u00eb interpretohet rezultati i transformimit.<\/p>\n

Kur flasim p\u00ebr metodat standarde t\u00eb p\u00ebrpunimit t\u00eb trajektoreve, n\u00ebnkuptohen tre mjete kryesore, t\u00eb cilat ne i kemi implementuar n\u00eb Retentioneering \u2014 graf\u00ebt, matricat e hapat dhe harta e projekcioneve t\u00eb trajektor\u00ebve. <\/p>\n

Puna me Google Analytics, Firebase dhe sisteme t\u00eb tjera analitike \u00ebsht\u00eb mjaft e komplikuar dhe nuk \u00ebsht\u00eb 100% efektive. Problemi q\u00ebndron n\u00eb nj\u00eb seri kufizimesh p\u00ebr p\u00ebrdoruesit, duke b\u00ebr\u00eb q\u00eb puna e analistit n\u00eb k\u00ebto sisteme t\u00eb mb\u00ebshtetet n\u00eb klikime miu dhe zgjedhje t\u00eb filtrave. Retentioneering ofron mund\u00ebsin\u00eb p\u00ebr t\u00eb punuar me trajektoret e p\u00ebrdoruesve, dhe jo vet\u00ebm me funnel-at, si n\u00eb Google Analytics, ku niveli i detajimit shpesh reduktohet n\u00eb funnel, edhe pse e nd\u00ebrtuar p\u00ebr nj\u00eb segment t\u00eb caktuar. <\/p>\n

Retentioneering dhe rastet<\/h3>\n

\nSi nj\u00eb shembull i p\u00ebrdorimit t\u00eb mjetit t\u00eb zhvilluar, mund t\u00eb p\u00ebrmendim rastin e nj\u00eb sh\u00ebrbimi t\u00eb madh ni\u015f n\u00eb Rusi. Kjo kompani ka nj\u00eb aplikacion mobil p\u00ebr Android, i cili \u00ebsht\u00eb i njohur p\u00ebr klient\u00ebt. T\u00eb ardhurat vjetore nga aplikacioni mobil ishin rreth 7 milion rubla, me variacione sezonale n\u00eb intervalin 60-130 mij\u00eb. Kjo kompani gjithashtu ka dhe nj\u00eb aplikacion p\u00ebr iOS dhe mesatarja e \u00e7mimit p\u00ebr p\u00ebrdoruesin e aplikacionit<\/p>\n

Kompania vendosi t\u00eb rris\u00eb efikasitetin e aplikacionit Android, p\u00ebr k\u00ebt\u00eb q\u00ebllim u b\u00eb nj\u00eb analiz\u00eb e thell\u00eb e tij. U formuluan disa dhjet\u00ebra hipoteza p\u00ebr rritjen e rezultative t\u00eb aplikacionit. Pas p\u00ebrdorimit t\u00eb Retentioneering, doli se problemi q\u00ebndronte n\u00eb mesazhet q\u00eb tregoheshin p\u00ebrdoruesve t\u00eb rinj. Ata merrnin informacion mbi mark\u00ebn, p\u00ebrfitimet e kompanis\u00eb dhe \u00e7mimet. Por, si\u00e7 doli, mesazhet duhej t\u00eb ndihmonin p\u00ebrdoruesin t\u00eb m\u00ebsonte se si t\u00eb punonte me aplikacionin. <\/p>\n

\"Retentioneering:
\n
\nKjo u arrit, si rezultat i s\u00eb cil\u00ebs aplikacioni filloi t\u00eb fshihet m\u00eb pak dhe rritja n\u00eb konvertimin n\u00eb porosi arriti 23%. Fillimisht, p\u00ebr testin u thirr\u00ebn 20 p\u00ebrqind e trafikut t\u00eb ardhsh\u00ebm, por pas disa dit\u00ebsh, duke analizuar rezultatet e para dhe duke vler\u00ebsuar trendin - e ndryshuan proporcioni kundrejt dhe p\u00ebrkundrazi, lan\u00eb 20 p\u00ebrqind p\u00ebr grupin kontroll dhe 80 p\u00ebrqind e vendos\u00ebn n\u00eb test. Nj\u00eb jav\u00eb m\u00eb von\u00eb, u mor vendimi q\u00eb t\u00eb shtohet rregullisht testimi i dy hipotezave t\u00eb tjera. N\u00eb total, pas shtat\u00eb jav\u00ebsh, t\u00eb ardhurat nga aplikacioni Android u rrit\u00ebn 1.5 her\u00eb krahasuar me nivelin e m\u00ebparsh\u00ebm.<\/p>\n

Si t\u00eb punoni me Retentioneering?<\/h3>\n

\nHapat e par\u00eb jan\u00eb mjaft t\u00eb thjesht\u00eb \u2013 ngarko bibliotek\u00ebn me komand\u00ebn pip install retentioneering. N\u00eb vet\u00eb depozit\u00ebn ndodhen shembuj dhe raste t\u00eb gatshme p\u00ebr p\u00ebrpunimin e t\u00eb dh\u00ebnave p\u00ebr disa detyra t\u00eb analiz\u00ebs s\u00eb produkteve. Grupi vazhdon t\u00eb zgjerohet, p\u00ebrsa koh\u00eb \u00ebsht\u00eb mjaftuesh\u00ebm p\u00ebr nj\u00eb njohje t\u00eb par\u00eb. \u00c7dokush mund t\u00eb marr\u00eb modulet e gatshme dhe menj\u00ebher\u00eb t'i aplikoj\u00eb n\u00eb detyrat e tij \u2013 kjo lejon q\u00eb procesi i analiz\u00ebs m\u00eb t\u00eb detajuar dhe optimizimit t\u00eb trajekteve t\u00eb p\u00ebrdoruesve t\u00eb setupohet sa m\u00eb shpejt dhe efikasht. T\u00eb gjitha k\u00ebto japin mund\u00ebsi p\u00ebr t\u00eb gjetur modelet e p\u00ebrdorimit t\u00eb aplikacionit p\u00ebrmes kodit t\u00eb kuptuesh\u00ebm dhe p\u00ebr t\u00eb ndar\u00eb k\u00ebt\u00eb p\u00ebrvoj\u00eb me koleg\u00ebt.<\/p>\n

Retentioneering \u00ebsht\u00eb nj\u00eb mjet q\u00eb duhet t\u00eb p\u00ebrdoret gjat\u00eb gjith\u00eb jet\u00ebs s\u00eb aplikacionit, dhe ja pse:<\/p>\n