ഡാറ്റാ സയൻസ് & അനലിറ്റിക്സിനായി ChatGPT

ഉപഭോക്തൃ വളർച്ചാ വിശകലന പദ്ധതി

നിങ്ങളുടെ അറ്റാച്ചുചെയ്ത ഫയലുകളിലെ സ്റ്റേക്ക്‌ഹോൾഡർ ചോദ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഉപഭോക്തൃ സമ്പാദന പ്രവണതകളെ വിലയിരുത്തുകയും മേഖലകളിലുടനീളം മാർക്കറ്റിംഗ് നിക്ഷേപങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ആറ് ആഴ്ചത്തെ അനലിറ്റിക്സ് റോഡ്‌മാപ്പ് ഇവിടെ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പദ്ധതി JAF Analytics’ Q3 വളർച്ചാ മുൻഗണനകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുകയും പൂർണ്ണ ഫണൽ ദൃശ്യപരതയ്ക്കായി മാർക്കറ്റിംഗ്, ഉൽപ്പന്ന ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

വിജയത്തിന്റെ മെട്രിക് നിർവചിക്കുക

• പ്രധാന മാനദണ്ഡം: ഓരോ മേഖലയിലുമുള്ള പുതിയ പണമടച്ച ഉപയോക്താക്കൾ

• പിന്തുണയുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ: പരീക്ഷണത്തിൽ നിന്ന് പണമടച്ചതിലേക്ക് പരിവർത്തന നിരക്ക്, ചാനൽപ്രകാരം CAC, പ്രാദേശിക സജീവീകരണ നിരക്ക്

• ലക്ഷ്യം: ഉയർന്ന വളർച്ചയുള്ള വിപണികളിൽ (EMEA, LATAM) പണമടച്ചുള്ള പരിവർത്തനം 12% വർദ്ധിപ്പിക്കുക

ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ

• CRM: SaleslyPro — ലീഡുകളും ഡീലുകളും ട്രാക്കിംഗ്

• ഉൽപ്പന്ന ടെലിമെട്രി: AppEvent Stream (D-ഡാറ്റ എക്സ്പോർട്ട്) — ആക്ടിവേഷൻ, നിലനിർത്തൽ, ഏർപ്പെടൽ ഡാറ്റ

• വിജ്ഞാപന പ്രകടനം: AdScope360 — ക്യാമ്പെയ്‌നും പ്രദേശവും അനുസരിച്ച് ചെലവും ROIയും

• ധനകാര്യ സംവിധാനം: LedgerIQ — വരുമാന അംഗീകാരം ആട്രിബ്യൂഷൻ സ്ഥിരീകരണത്തിനായി

ഫീച്ചർ പൈപ്പ്‌ലൈൻ ജനറേറ്റർ

നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്കീമയും സവിശേഷത നിർവചനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച്, ഞാൻ SteamForge AI യുടെ യഥാർത്ഥ സമയ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ പൈപ്പ്‌ലൈൻ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി SQL പരിവർത്തന ലോജിക്‌ഉം സാധൂകരണ നിയമങ്ങളും സൃഷ്ടിച്ചു. താഴ്ന്നമാർഗ്ഗ മോഡൽ പരിശീലനത്തിനും അനുമാനത്തിനും വേണ്ടി സ്ഥിരതയുള്ള, നിരീക്ഷിക്കപ്പെട്ട ഫീച്ചർ പട്ടികകൾ നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ SQL

• user_events ലും session_metadata ലും നിന്നുള്ള സംഭവങ്ങൾ ചേർത്ത് user_activity_features പട്ടിക സൃഷ്ടിച്ചു

• പ്രവർത്തന ആവൃത്തി, ദൈർഘ്യ മാനദണ്ഡങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് നോര്‍മലൈസേഷന്‍ പ്രയോഗിച്ചു

• റോളിംഗ് 7-ദിവസ ഇടപെടൽ ശരാശരികൾ കണക്കാക്കാൻ വിൻഡോ ഫംഗ്ഷനുകൾ നടപ്പാക്കി

• .sql ഫയലുകളായി പതിപ്പുകളായി സംഭരിച്ച ട്രാൻസ്ഫോർമേഷനുകൾ /pipelines/features_v2/ എന്നതിന്റെ കീഴിലുള്ള സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ

വാലിഡേഷൻ പരിശോധനകൾ

• പ്രധാനപ്പെട്ട കോളങ്ങളായ (user_id, timestamp, event_type) null checks ചേർത്തു

• സെഷൻ_ലെങ്ത്ത്, പേജ്_ഡെപ്ത്ത് പോലുള്ള സംഖ്യാത്മക ഫീൽഡുകൾക്കായി പരിധി പരിശോധനകൾ ക്രമീകരിച്ചു

• ജോയിൻ ഇന്റഗ്രിറ്റി ടെസ്റ്റുകൾ നിർവചിച്ച് എല്ലാ user_ids-ഉം മാസ്റ്റർ പ്രൊഫൈൽ പട്ടികയിലേക്ക് ശരിയായി മാപ്പ് ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക

• DataGuard CIവഴി സംയോജിത ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആസർ‌ഷനുകൾ

മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് റിപ്പോർട്ട് – കൺവേഴ്ഷൻ പ്രവചനം v3

സംഗ്രഹം

ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡ്രിഫ്റ്റ് വിശകലനം, സമീപകാല മൊബൈൽ സെഷനുകളിലുടനീളം session_duration സവിശേഷതയിൽ ഒരു പ്രധാന ഇൻപുട്ട് വിതരണ മാറ്റം കണ്ടെത്തി. ഈ റിപ്പോർട്ട് സെപ്റ്റംബർ ശേഷമുള്ള സംഭവ ഡാറ്റയെ Nsyte Systems’ Conversion Prediction v3 മോഡലിനായി ഉപയോഗിച്ച അടിസ്ഥാന പരിശീലനം വിൻഡോയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.

ഡ്രിഫ്റ്റ് കണ്ടെത്തലുകൾ

• ഇൻപുട്ട് ഡ്രിഫ്റ്റ് വലുപ്പം: 0.42 (മിതമായി)

• ബാധിച്ച ഫീച്ചർ: session_duration — ശരാശരി 4.2 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 6.7 മിനിറ്റായി വർദ്ധിച്ചു

• ബാധിതരായ കൂട്ടം: മൊബൈൽ ഉപയോക്താക്കൾ (iOS, Android രണ്ടിലും)

• മോഡൽ കൃത്യതയിലുള്ള ആഘാതം: –3.2% മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രവചന സ്കോർ കുറവ്

മൂലകാരണ സൂചകങ്ങൾ

• സെപ്റ്റംബർ ആദ്യത്തിലെ ഉൽപ്പന്ന അപ്‌ഡേറ്റ് ഇൻ-ആപ്പ് ടൈമർ സ്വഭാവത്തിൽ മാറ്റം വരുത്തി

• പശ്ചാത്തല സെഷനുകളുടെ വർദ്ധിച്ച സാന്നിധ്യം ദൈർഘ്യ വിതരണങ്ങളെ വളച്ചൊടിക്കുന്നു

• TelemetrySync v2.4 റോൾഔട്ട് മൂലം ചെറിയ ലോഗിംഗ് ലേറ്റൻസി പരിചയപ്പെടുത്തി

എക്സിക്യൂട്ടീവ് KPI ഡാഷ്‌ബോർഡ് ഡ്രാഫ്റ്റ്

നിങ്ങളുടെ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്ത വിശകലനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, അറോറ ഇൻസൈറ്റ്സ് ഗ്രൂപ്പിനായി പ്രധാന വരുമാനവും നിലനിർത്തൽ മെട്രിക്കുകളും സംഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു ഏകീകൃത ഡാഷ്‌ബോർഡ് സ്റ്റോറിബോർഡ് ഞാൻ സൃഷ്ടിച്ചു. സ്റ്റോറിയ്ബോർഡ് അടുത്ത ക്വാർട്ടർ പ്ലാനിംഗ് ചർച്ചകൾക്ക് വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനായി പ്രാദേശിക വളർച്ചാ അവസരങ്ങൾ, നിലനിൽപ്പിന്റെ ആരോഗ്യസ്ഥിതി, ഉയർന്നുവരുന്ന വിട്ടുപോകല്‍ അപകടസാധ്യതകൾ എന്നിവയെ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നതാക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

ഏകീകരിച്ച മെട്രിക്‌സ്

• പ്രദേശങ്ങളിലെ വരുമാനം: Revenue_By_Region.ipynb ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്ന് സമാഹരിച്ചവ, കറൻസിയും സാമ്പത്തിക ആഴ്ചയും അനുസരിച്ച് സാധാരണമാക്കിയവ

• ഉപഭോക്തൃ നിലനിർത്തൽ: Customer_Retention_Analysis.csv-ൽ നിന്ന് ലഭിച്ചത്, സ്വന്തമാക്കൽ കൂട്ടായ്മയും പദ്ധതിയുടെ തലവും അനുസരിച്ച് വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു

• വിട്ടുപോകല്‍ പ്രവണതകൾ: കണക്കാക്കിയ 3-മാസ റോളിംഗ് വിട്ടുപോകല്‍ നിരക്ക് ക്യാമ്പെയ്ൻ ചെലവു ഡാറ്റയുമായി സന്ദർഭം ചേർത്തിരിക്കുന്നു

• Lifetime Value (LTV) ഉം Net Retention Rate (NRR)ഉം കണക്കാക്കിയ KPI-കൾ ചേർത്തു

സ്റ്റോറിബോർഡ് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ

• തീം അനുസരിച്ച് ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്ത ഓട്ടോ-സൃഷ്ടിച്ച സ്ലൈഡുകൾ: പ്രദേശങ്ങളിലെ വളർച്ച, നിലനിർത്തൽ ഉപകരണങ്ങൾ, വരുമാന സ്ഥിരത

• ഓരോ വിഭാഗവും എക്സിക്യൂട്ടീവ് അവലോകനത്തിനായി സംഗ്രഹം ചാർട്ടുകൾ, പ്രവണത അടിക്കുറിപ്പുകൾ, സംസാരിക്കേണ്ട പോയിന്റുകൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു

• അസാധാരണ മേഖലകൾക്കും ശ്രദ്ധേയമായ നിലനിർത്തൽ മാറ്റങ്ങൾക്കും ഡൈനാമിക് കോളൗട്ടുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്

• .pptx ആയി രൂപരേഖ കയറ്റുമതി ചെയ്തു പ്രിവ്യൂക്കും ഡാഷ്‌ബോർഡ് ഇൻജെക്ഷനായി JSON സ്കീമയ്ക്കും വേണ്ടി ഡെക്ക്