Revenue, MAU(Monthly Active User), WAU, DAU, Paying Rate, ARPU
가장 많이 구매한 고객 탑3, 탑10~15까지 뽑는것을 하며 실무적으로 어떻게 연결하는 지 배웠다.
14일쨰는 날짜 시간별 분석을 진행했다.
date functions을 이용하여.....
select date_format (A.visited_at - interval 9 hour, '%y-%m-%d') as d_date
from fastcampus.tbl_visit A
left join fastcampus.tbl_customer B
on A.customer_id = B.customer_id
where A.visited_at >= '2020-07-01'
and A.visited_at< '2020-08-01'
group by 1, 2, 3
select d_date
,case when date_diff >= 730 then '2년 이상'
15일째는
유저 세그먼트별 분석 그리고 매출 추가분석을 진행했다
성별 연령대를 기분으로 그룹핑하여 집계. 세그먼트별 revenue일별매출 증감률 일별 고과금 유저등을 알아보았다.