Question 1

Cohort trong phân tích dữ liệu là gì?

Accepted Answer

Cohort là một nhóm người dùng chia sẻ đặc điểm chung trong một khoảng thời gian nhất định, thường là ngày của hành động đầu tiên (đăng ký, mua hàng đầu tiên). Việc nhóm người dùng thành các cohort cho phép so sánh hành vi của họ theo thời gian và xác định xu hướng theo các giai đoạn thu hút. Đây là công cụ cơ bản để đo lường retention và đánh giá tác động của các thay đổi sản phẩm.

Question 2

Tiêu chí phổ biến nhất để xác định một cohort theo thời gian là gì?

Accepted Answer

Tiêu chí phổ biến nhất để xác định cohort theo thời gian là ngày đăng ký đầu tiên hoặc mua hàng đầu tiên. Việc nhóm theo giai đoạn thu hút (tuần, tháng, quý) cho phép so sánh khách quan hành vi người dùng qua các thời điểm thu hút khác nhau. Điều này giúp tách biệt ảnh hưởng của thời gian và phát hiện các cải tiến hoặc suy giảm liên quan đến thay đổi sản phẩm hoặc tiếp thị.

Question 3

Cách đọc bảng retention theo cohort?

Accepted Answer

Bảng retention theo cohort được đọc với các cohort là hàng (theo giai đoạn thu hút) và các giai đoạn tiếp theo là cột (Tháng 0, Tháng 1, v.v.). Mỗi ô hiển thị tỷ lệ phần trăm người dùng từ cohort đó vẫn còn hoạt động trong giai đoạn đó. Cột đầu tiên luôn là 100% và các giá trị giảm dần theo thời gian một cách tự nhiên. Định dạng này cho phép so sánh trực quan retention giữa các cohort.

Phân tích Cohort và Retention

Cohort trong phân tích dữ liệu là gì?

Câu trả lời

Tiêu chí phổ biến nhất để xác định một cohort theo thời gian là gì?

Câu trả lời

Cách đọc bảng retention theo cohort?

Câu trả lời

Sự khác biệt giữa retention Day-N và retention rolling là gì?

Tại sao retention được coi là một chỉ số đáng tin cậy hơn số lượng người dùng hoạt động?

Các chủ đề phỏng vấn Data Analytics khác

Google Sheets - Kiến thức cơ bản

Google Sheets - Công thức nâng cao

SQL - Cơ bản

SQL - Tổng hợp và nhóm

SQL - Joins

BigQuery - Kiến thức cơ bản

Data Cleaning - Làm sạch dữ liệu

KPI và chỉ số kinh doanh

Thống kê mô tả

Zapier và tự động hóa No-Code

Nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu

Python & Pandas - Cơ bản

Google Sheets - Dashboard tự động

SQL - Truy vấn con và CTE

SQL - Window Functions

BigQuery - Tính năng nâng cao

Data Modeling

Phân tích Funnel và Chuyển đổi

Google Tag Manager và Tracking

API và Webhook

dbt - Kiến thức cơ bản

AB Testing và Thống kê Ứng dụng

Looker Studio (Google Data Studio)

Power BI - Kiến Thức Cơ Bản

SQL - Truy Vấn Phân Tích Nâng Cao

dbt - Tính năng nâng cao

Power BI - DAX và Dashboard Nâng Cao

Python Analytics - Phân tích nâng cao và ML

Nắm vững Data Analytics cho lần phỏng vấn tiếp theo