Аналіз когорт і утримання
Часові когорти, утримання когорт, RFM-аналіз, сегментація клієнтів, прогнозування churn
1Що таке когорта в аналізі даних?
Що таке когорта в аналізі даних?
Відповідь
Когорта — це група користувачів, які мають спільну характеристику протягом певного періоду, найчастіше дату першої дії (реєстрація, перша покупка). Групування користувачів у когорти дозволяє порівнювати їхню поведінку з часом і виявляти тенденції за періодами залучення. Це фундаментальний інструмент для вимірювання утримання та оцінки впливу змін продукту.
2Який найпоширеніший критерій для визначення часової когорти?
Який найпоширеніший критерій для визначення часової когорти?
Відповідь
Найпоширенішим критерієм для визначення часової когорти є дата першої реєстрації або першої покупки. Групування за періодом залучення (тиждень, місяць, квартал) дозволяє об'єктивно порівнювати поведінку користувачів у різні моменти залучення. Це допомагає ізолювати вплив часу та виявляти покращення або погіршення, пов'язані зі змінами продукту чи маркетингу.
3Як читати таблицю утримання когорт?
Як читати таблицю утримання когорт?
Відповідь
Таблиця утримання когорт читається так: когорти як рядки (за періодом залучення) і наступні періоди як стовпці (Місяць 0, Місяць 1 тощо). Кожна клітинка показує відсоток користувачів із цієї когорти, які залишаються активними в цей період. Перший стовпець завжди 100%, і значення природно зменшуються з часом. Цей формат дозволяє візуально порівнювати утримання між когортами.
Яка різниця між утриманням Day-N і rolling утриманням?
Чому утримання вважається надійнішим показником, ніж кількість активних користувачів?
+17 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Analytics
Google Sheets - Основи
Google Sheets - Розширені формули
SQL - Основи
SQL - Агрегації та групування
SQL - З'єднання
BigQuery - Основи
Data Cleaning - Очищення даних
KPI та бізнес-метрики
Описова статистика
Zapier та No-Code автоматизація
Принципи візуалізації даних
Python & Pandas - Основи
Google Sheets - Автоматизовані дашборди
SQL - Підзапити та CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - Розширені можливості
Data Modeling
Аналіз воронок і конверсії
Google Tag Manager та трекінг
API та вебхуки
dbt - Основи
AB Testing та прикладна статистика
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Основи
SQL - Розширені аналітичні запити
dbt - Розширені можливості
Power BI - DAX та просунуті дашборди
Python Analytics - Розширений аналіз та ML
Опануй Data Analytics для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно