資料分析師如何自力更生統計使用者行為頻次？

不懂資料分析的 growth hacker 不是好運營。近日我想要統計我家產品 xue.cn 使用者的程式設計自學行為的頻次，且在不給技術開發部門帶來任何新需求的情況下自力更生。那麼，我該如何定義並統計這個資料指標呢？

某些行為是單個事件，某些行為是多種事件的組合。

以上程式設計自學行為事件資料分布在產品資料庫的多個表中。

通過在多個表中聯合查詢 user_id，事件發生日期得到每個 user_id 有學習行為的日期資料，我的 sql 語句是這麼寫的：

with data_study as( -- 獲取有學習行為的使用者名單及學習事件發生時間

select 
date(created_at) as time,
user_id
from user_comment
union all
select 
date(created_at) as time,
user_id
from user_activity
union all
select 
date(created_at) as time,
user_id
from study_card
)select -- 獲取學習使用者的學習日期資料
user_id,
min(time) -- 某天有多次學習行為，僅取一條即可
from data_study
group by user_id,time
order by user_id

從日誌資料篩選獲取使用者的首次付費日期資料，我的 sql 語句是這麼寫的：

with data as( -- 獲取使用者付費日期

select 
user_id,
used_at as 付費日期
from 
free_coupons 
where 
user_id is not null 
union all
select 
user_id,
created_at as 付費日期
from 
rmb_order
where order_status = 'pay_success'
)select  -- 篩選付費使用者的首次付費日期
user_id,
date(min(付費日期)) as reg_date
from
data
group by 
user_id

a可作為付費版留存率資料。b則是學習頻次分布資料。

因為我對複雜的 sql 運算還不熟練，所以實操時把第 2 和 3 步的結果從grafana匯出為 csv 檔案，然後採用excel，部分指標則採用python pandas完成演算。

雖然當前 xue.cn 功能已經完善很多，其實我們是上半年剛立項，這半年多持續開發，某些學習功能在早期並未提供。於是，為了獲取更可信、有效的資料，需要剔除早期批次的使用者。

具體來說，根據使用者首次付費日期，按月拆分使用者批次，再拆分統計學習行為資料較為完善的近期批次資料。

以上就是我完成 xue.cn 使用者學習頻次指標的指定與統計分析的實操過程。這次資料洞察探索，幫我發現好幾處增長線索。

筆記的第4、5步對於運營、市場人員都是常用操作，我就不詳細貼步驟或演算方式啦。而前面的第2、3步，我是通過 grafana 直接用查詢語句與我們家產品的資料庫互動。之前我寫過一篇 grafana 的上手筆記，它還是相當簡易的。——具體到我的本次需求來說，是否採用 grafana 不關鍵，grafana 只是一種工具，關鍵是要能與產品資料庫互動拿到原始資料。

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