학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] OCP를 공부하면서 궁금한점이 있습니다. Car 인터페이스를 implements 하는 GoodCar이라는 클래스에 Nav() 라는 네비게이션 기능을 추가하려면 Car 인터페이스에도 Nav()라는 함수를 추가해야 Driver가 사용가능할거 같습니다. 이러면 기존의 Car을 implements하는 클래스들이 매서드 미구현으로 에러가 발생합니다. 그래서 Car 인터페이스를 안바꾸려면 앞서 배운 fly 인터페이스처럼 따로 인터페이스를 만들면 구현은 가능할거 같은데, 이런 경우 OCP를 지킨다고 할 수 있나요? 아니면 다른 방법이 있을까요?
안녕하세요. 이번에 JPA 로드맵을 다시 한번 복습을 하면서 부모 객체, 자식 객체에 대한 궁금한 점이 생겼습니다. 부모 객체, 자식 객체 관계의 용어는 어떤 상황에서 사용해야 하는 건가요? 연관 관계도 아닌 것 같고.. 상속 관계도 아닌 것 같고.. (자바, 스프링 로드맵에서 강사님이 항상 강조하시는 말씀이 있죠. 부모는 ~ 품을 수 있지만 자식은 ~ 품을 수 없다. 근데 JPA에서는 전혀 다른 상황인 것 같아서요.) cascade와 orphanRemoval 기능을 사용하기 위해 cascade와 orphanRemoval 코드를 내부에 적은 객체 자체가 부모 객체가 되는 건가요? 예를 들면 @Entity @Table(name = "orders") @Getter @Setter @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED) public class Order { @Id @GeneratedValue @Column(name = "order_id") private Long id; @ManyToOne(fetch = LAZY) @JoinColumn(name = "member_id") private Member member; @JsonIgnore @OneToMany(mappedBy = "order", cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true) private List<OrderItem> orderItems = new ArrayList<>(); @JsonIgnore @OneToOne(fetch = LAZY, cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true) @JoinColumn(name = "delivery_id") private Delivery delivery; ... 위의 코드에서 cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true 기능을 사용해서 생명주기의 책임이 있는 Order 엔티티 객체가 부모 객체가 되고 OrderItem과 Delivery 엔티티 객체가 자식 객체가 되는건가요?
1번 with base as ( select user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) as event_first_week, DATE_TRUNC(event_date,WEEK(monday)) as event_week, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_time from advanced.app_logs ) , diff_date_tbl as ( select user_pseudo_id, event_first_week, event_week, DATE_DIFF(event_week, event_first_week, WEEK) as diff_date from base order by diff_date ) , user_counts as ( select event_first_week, diff_date, count(distinct user_pseudo_id) as user_count from diff_date_tbl group by all order by diff_date ) select * , ROUND(SAFE_DIVIDE(user_count, first_user_count), 2) as retention_rate from ( select * , FIRST_VALUE(user_count) OVER (PARTITION BY event_first_week ORDER BY diff_date) as first_user_count from user_counts ) 2번 with base as ( select user_pseudo_id, MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) as event_first_day, event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_time from advanced.app_logs ) , period as ( select user_pseudo_id, event_date, LAG(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) as before_event_date from base GROUP BY ALL ORDER BY user_pseudo_id ) -- 평균주기 구하기 SELECT AVG(diff_day) as avg_diff_period FROM ( select *, DATE_DIFF(event_date, before_event_date, DAY ) as diff_day from period ) -- 접속 주기 분포도 확인 SELECT diff_day, COUNT(distinct user_pseudo_id) as user_count FROM ( select *, DATE_DIFF(event_date, before_event_date, DAY ) as diff_day from period ) GROUP BY ALL ORDER BY diff_day 1) new 유저 = (최근월 - 1)월 = 첫접속일자(event_first_month) 2) current 유저 = (최근월 -1)월 , (최근월 -2)월 모두 활동 o 3) dormant 유저 = (최근월 - 1)월 , (최근월 -2)월 모두 활동 x 4) resurrected 유저 = (최근월 -2)월 활동 x, (최근월 -1)월 에는 활동 with base as ( select user_pseudo_id, event_date, DATE_TRUNC(event_date, MONTH) as event_month from advanced.app_logs order by 1 ) , min_max_month as ( SELECT *, MIN(event_month) over (partition by user_pseudo_id order by event_month) as first_month, MAX(DATE_TRUNC(event_date, MONTH)) OVER () as lastest_month from base ) , filter_month as ( SELECT user_pseudo_id, first_month, lastest_month, COUNT(CASE WHEN event_month = DATE_SUB(lastest_month, INTERVAL 1 MONTH) THEN 1 END) AS previous_1_lastest_month, COUNT(CASE WHEN event_month = DATE_SUB(lastest_month, INTERVAL 2 MONTH) THEN 1 END) AS previous_2_lastest_month FROM min_max_month group by ALL ) , user_classification as ( SELECT *, CASE WHEN first_month = DATE_SUB(lastest_month, INTERVAL 1 MONTH ) THEN 'New' WHEN previous_1_lastest_month > 0 and previous_2_lastest_month >= 0 THEN 'Current' WHEN previous_1_lastest_month = 0 and previous_2_lastest_month = 0 THEN 'Dormant' WHEN previous_1_lastest_month = 0 and previous_2_lastest_month > 0 THEN 'Resurrected' ELSE 'Others' END AS user_category FROM filter_month ) select user_category, count(distinct user_pseudo_id) from user_classification group by all 4번 WITH base AS ( SELECT user_pseudo_id , first_value(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) over(partition by user_pseudo_id order by event_timestamp) as first_visit , last_value(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) over(partition by user_pseudo_id order by event_timestamp) as last_visit , datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_datetime , date_trunc(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), day) as event_date , date_trunc(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), week(monday)) as event_week , date_trunc(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), month) as event_month , event_name FROM advanced.app_logs ), click_payment AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id , min(event_week) over(partition by user_pseudo_id) as first_week , event_week as week_date FROM base WHERE event_name = 'click_payment' ), diff_week AS ( SELECT first_week, date_diff(week_date, first_week, week) as week_diff, count(distinct user_pseudo_id) as users_cnt FROM click_payment GROUP BY ALL ) SELECT first_week , week_diff , users_cnt , safe_divide(users_cnt, first_value(users_cnt) over(partition by first_week order by week_diff)) as retention_rate FROM diff_week order by 1, 2 ;
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "user_id") private User createUser; @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "user_id") private User lastModifyUser; DB 한 테이블에 글 등록 유저 정보와 마지막 수정 유저 정보를 넣도록 설계했는데 아래와 같이 안되면 이럴때는 보통 설계를 어떻게 하나요?? Caused by: org.hibernate.MappingException : Column 'user_id' is duplicated in mapping for entity 'study.factory.domain.Order' (use '@Column(insertable=false, updatable=false)' when mapping multiple properties to the same column)
✅ 연습문제 (1) weekly retention --1) weekly retention WITH base AS ( -- 날짜 데이터 전처리 -- DATE도 실제 날짜와 일치하지 않을 수 있으니, 다시 확인하기 -- DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(timestamp데이터),'대륙/국가') 기억하고 사용하기 SELECT DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date, event_name, user_pseudo_id FROM `bigquery-432401.avdanced.app_logs_temp` ) -- 일자 간 차이 구하기 , cal_week AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, -- 최초일(week 단위로) 구하기 DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, -- 원본 날짜 데이터에서 주차 데이터로 구하기 DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ), cal_diff AS ( -- 주차데이터간 차이 구하기 SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week,WEEK) AS diff_week FROM cal_week ), user_count AS ( -- 주차별 user 수 구하기 SELECT diff_week, COUNT(distinct user_pseudo_id) as user_cnt FROM cal_diff GROUP BY diff_week ) -- 출력 SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt),2) AS retention_rate FROM ( SELECT diff_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_week) AS first_week_user_cnt FROM user_count ) 아직 익숙하지 않아서 중간중간 다시 코드 보고 작성했다. 점점 더 익숙해지길! (2) Retain User WITH base AS ( -- 날짜 데이터 전처리 -- DATE도 실제 날짜와 일치하지 않을 수 있으니, 다시 확인하기 -- DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(timestamp데이터),'대륙/국가') 기억하고 사용하기 SELECT DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date, event_name, user_pseudo_id FROM `bigquery-432401.avdanced.app_logs_temp` WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ) , cal_diff AS ( -- 날짜데이터 간 차이 구하기 SELECT *, DATE_DIFF("2022-11-03", event_date,DAY) AS diff_date FROM base ), user_type AS ( -- user type 구하기 -- 0. 해당없음 -- 1. new : 첫번째 접속 --2. current : 최근 30일내에 접속 -- 3. resurrected : 30일 이상 활동이 없고, 최근 7일 이내 다시 접속한 사용자 -- 4. dormant : 최근 60일 간 접속기록 없음 SELECT *, CASE -- 첫 번째 접속 => 'new' WHEN diff_date = FIRST_VALUE(diff_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) THEN 'new' -- 최근 30일 내에 접속한 사용자 => 'current' WHEN diff_date <= 30 THEN 'current' -- 30일 이상 활동이 없고, 최근 7일 이내 다시 접속한 사용자 => 'resurrected' WHEN diff_date > 30 AND diff_date <= 37 THEN 'resurrected' -- 60일 이상 접속하지 않은 사용자 => 'dormant' WHEN diff_date > 60 THEN 'dormant' ELSE 'none' END AS type FROM cal_diff GROUP BY all ORDER BY user_pseudo_id,diff_date ) SELECT * FROM user_type 나름 user를 나눈다고 나눴는데, 잘 못 나눠진 느낌이 든다! 현업에는 어떻게 나눌지 궁금하다 (3) 어떤 user가 많은가? WITH base AS ( -- 날짜 데이터 전처리 SELECT DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date, event_name, user_pseudo_id FROM `bigquery-432401.avdanced.app_logs_temp` WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ), cal_diff AS ( -- 날짜데이터 간 차이 구하기 SELECT *, DATE_DIFF("2022-11-03", event_date, DAY) AS diff_date FROM base ), user_type AS ( -- user type 구하기 SELECT distinct user_pseudo_id, CASE WHEN diff_date = FIRST_VALUE(diff_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) THEN 'new' WHEN diff_date <= 30 THEN 'current' WHEN diff_date > 30 AND diff_date <= 37 THEN 'resurrected' WHEN diff_date > 60 THEN 'dormant' ELSE 'none' END AS type FROM cal_diff ), cal_cnt AS ( -- 각 type별 사용자 수 계산 SELECT type, COUNT(user_pseudo_id) AS user_cnt FROM user_type GROUP BY type ) SELECT type, user_cnt, ROUND(user_cnt * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM user_type), 2) AS ratio FROM cal_cnt ORDER BY ratio DESC new인 사용자가 69.87 %로 전체의 대다수를 차지한다. 그다음이 최근에 7일 내에 접속한 유저가 21.83%, resurrected : 30일 이상 활동이 없고, 최근 7일 이내 다시 접속한 사용자가 2.59%, 최근 60일 간 접속기록 없는 사용자가 1.25%를 차지하였다. 2022-11-03일 기준 "2022-08-01" 에서 "2022-11-03" 기간 동안 서비스를 이용하는 대다수의 사람들은 신규 가입자들이 많다는 것을 알 수 있다. 또한, current User가 많은 것으로 보아, 최근 7일이내에 서비스를 사용한 사람들의 비율이 두번째로 높다. 현재 신규이용자의 수가 대다수를 차지함으로 이 신규 사용자를 current user로 전환하기 위한 전략을 고안해야 할 것으로 보인다. none이 resurrected, dormant보다 많은데, type을 나누는 기준을 수정하면 더 효율적이게 나눌 수 있지 않을까 생각된다. (4) core event를 click_payment로 놓았을 때 Weekly retention WITH base AS ( SELECT event_name, user_pseudo_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_time FROM `bigquery-432401.avdanced.app_logs_temp` WHERE event_name = "click_payment" ), week_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM week_diff GROUP BY diff ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt), 2) AS retention_rate FROM ( SELECT diff, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff ASC) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) 1주차 이후로 사용자의 수가 급감. 2주차 부터는 계속 0.01을 유지. 15주차부터 24주차까지는 0 retention rate를 유지. 사용자가 1주차 이후로 대거 이탈함을 볼 수 있음. 15주차부터 0.01에서 0.0으로 감소. 1주차에 이벤트 혹은 서비스 런칭으로 사용자수가 급격히 증가하였으나, 서비스 경험이 사용자에게 매력적으로 다가오지 못하여 바로 그 다음주부터 급격하게 감소하는 것을 볼 수 있음. 따라서, core_event에 대한 근본적인 개선이 필요할 것으로 보임. ✅ 배운점 및 느낀점 리텐션 분석에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있었다. 아직, 데이터에서 리텐션 분석을 하는 것이 익숙치 않아 학습을 더 해야 할 것 같다. user type을 나누는 부분에서 더 짜임새 있는? 기준이 뭔지, 현업에서는 어떤 기준으로 사용자를 나누는지 궁금하다! 고객을 분석하기 위해서는 어떤 부분을 더 봐야하는 지 아직 크게 감이 없는데, 다른 레퍼런스를 보는 것이 필요할 것 같다는 생각이 들었다
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. private String model; private int chargeLevel; private Engine engine; public Car(String model, int chargeLevel) { this.model = model; this.chargeLevel = chargeLevel; engine = new Engine(this); } Car 를 생성하는 도중에 Engine 객체를 생성하기 위해 this 로 자기 자신을 넘겨주게 되면 어떤 순서로 객체가 만들어지는 건가요? - 초기화가 제대로 이루어지지 않은 Car 객체를 Engine에 넘겨주는 건가요? - 아니면 객체의 필드를 초기화하고 생성하기 이전에 참조 값만 생성해서 넘겨주는 건가요?
마지막에 회원가입이랑 회원목록 누르니 이렇게 나옵니다 h2서버 켜진상태에서 spring1 spring2있는거 확인하고 나서 run하였습니다 잘되다가 갑자기 2024-11-12T23:46:40.432+09:00 ERROR 13916 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-3] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed: java.lang.IllegalStateException: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection] with root cause 가 나옵니다. 그 밑에는 org.h2.jdbc.JdbcSQLInvalidAuthorizationSpecException: Wrong user name or password [28000-224] 라고 나옵니다. 코드 복붙하였으며 구글링했는데 잘 모르겠습니다.
1번 과제 #weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts WHERE diff_of_week = 0 ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count 2번 과제 New+Current+Resurrected+Dormant User로 나누기 일단 1주일만에 리텐션이 6.8%대이니까, 신규유저의 기준을 7일로 두겠습니다. 리텐션이 반으로 떨어지는 3% 미만이 8주부터, 1% 미만이 12주부터여서 임의로 구간을 세팅하겠습니다. 이에 따라 미접속 8주차부터는 휴면 유저로 보겠습니다. 따라서 8주 뒤 다시 들어온 유저는 복귀 유저로 보겠습니다. # 신규 유저, 기존 유저, 이탈 유저, 복귀 유저로 나눈 쿼리 # 첫 event 후 7일 안 지난 유저 # event 후 7일 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 안 지난 유저 # event 후 7일이 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 지난 유저 # 첫 event 후 7일이 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 지났다가, 다시 event가 발생한 유저 WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' ) , dates AS ( SELECT MIN(event_date) AS first_date, MAX(event_date) AS last_date FROM base GROUP BY user_pseudo_id ) SELECT event_date, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) < 8 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS new_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 AND DATE_DIFF(event_date, last_date, DAY) < 56 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS current_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 AND DATE_DIFF(event_date, last_date, DAY) >= 56 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS resurrected_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 END) AS dormant_user FROM dates GROUP BY event_date 2번 과제는 이렇게까진 짜보았으나 실패했습니다.. 짜보다보니 last_date가 절대로 event_date보다 +가 나올 수가 없더군요... 그래서 그냥 일반 날짜 컬럼을 붙일 수 있나...? 어떻게 해야하지? 하고 이미 짜둔 쿼리에 매몰돼서 구하질 못했네요 ㅎㅎ 혹시 이렇게 짜는 방향에 대해서 조언해주실 점이 있으시면 부탁드리겠습니다.. 3번 과제 아래와 같이 퍼널 나눴다. 획득 screen_view, click_login 활성화 click_banner, click_food_category, click_restaurant, click_food, view_recommend_extra_food, click_recommend_extra_food click_recommend_food, click_restaurant_nearby click_search, request_search 수익화 관련 click_cart click_payment 하지만 각 행동한 유저의 수를 구해보니 아래와 같았다. recommend 관련 행동을 한 유저가 오히려 더 적었다. 그래서 각 이벤트별로 유저 수를 구해보았고 #event가 click_cart일 때 weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' AND user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_cart') ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count 4번 과제처럼 core event를 각각 설정해보았다. 4번 과제의 결과인 click_payment 했던 유저의 리텐션이 역시 제일 좋았었다. 반면 cart를 클릭한 유저의 리텐션은 비교적 조오금 낮았고 반대로 click_search, click_recommend_food, click_restaurant_nearby를 한 유저의 리텐션이 구매자 리텐션과 유사했다. 그래서 기본 행동들에서, 고객이 더 관심 기울여하는 행동인 검색, 추천 서비스 클릭하기 등의 행동을 유도하면 어떨까.. 싶었다! 사실 10% 이상으로 다 비슷하긴 하지만 약간의 차이라도 보이는 것들을 좀 추려보았다. 4번 과제 # click_payment event를 경험한 유저들의 weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' AND user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_payment') ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count
