Mitzu é um aplicativo de análise de produto sem código e warehouse-native. Semelhante a ferramentas como Amplitude, Mixpanel e PostHog, o Mitzu permite que os usuários analisem dados de uso do produto sem exigir conhecimento de SQL ou Python.
No entanto, ao contrário dessas plataformas, o Mitzu não duplica os dados de uso do produto da empresa. Em vez disso, gera consultas SQL nativas diretamente no data warehouse ou data lake já existente da empresa.
Neste guia, vamos abordar o seguinte:
- Análise de produto warehouse-native
- Como integrar o Mitzu ao ClickHouse
Conjuntos de dados de exemploSe você não tiver um conjunto de dados para usar com o Mitzu, pode trabalhar com o NYC Taxi Data.
Esse conjunto de dados está disponível no ClickHouse Cloud ou pode ser carregado seguindo estas instruções. 1. Reúna os detalhes da conexão
curl de exemplo.
Se você estiver usando ClickHouse autogerenciado, os detalhes de conexão são definidos pelo administrador do seu ClickHouse.
2. Faça login ou cadastre-se no Mitzu
Set up your workspace na barra lateral esquerda. Em seguida, clique no link Connect Mitzu with your data warehouse.
4. Conecte o Mitzu ao ClickHouse
Test connection & Save para salvar as configurações.
Depois que a conexão for salva, selecione a aba Event tables e clique no botão Add table. No modal, selecione seu banco de dados e as tabelas que deseja adicionar ao Mitzu.
Use as caixas de seleção para escolher pelo menos uma tabela e clique no botão Configure table. Isso abrirá uma janela modal na qual você poderá definir as colunas-chave de cada tabela.
Para executar análises de produto na sua configuração do ClickHouse, você precisa > especificar algumas colunas-chave da sua tabela.
São elas:
- ID do usuário - a coluna do identificador único dos usuários.
- Hora do evento - a coluna de timestamp dos seus eventos.
- Optional[Nome do evento] - Esta coluna segmenta os eventos se a tabela contiver vários tipos de evento.
Quando todas as tabelas estiverem configuradas, clique no botão Save & update event catalog, e o Mitzu localizará todos os eventos e suas propriedades a partir da tabela definida acima. Esta etapa pode levar alguns minutos, dependendo do tamanho do seu dataset.
4. Executar consultas de segmentação
Filtros e detalhamentoA filtragem funciona da forma esperada: escolha uma propriedade (coluna do ClickHouse) e selecione, no menu suspenso, os valores pelos quais deseja filtrar.
Você pode escolher qualquer propriedade de evento ou de usuário para os detalhamentos (veja abaixo como integrar propriedades de usuário).
5. Execute consultas de funil
Visualize tendênciasEscolha Funnel trends para visualizar as tendências do funil ao longo do tempo.
6. Execute consultas de retenção
Retenção de coorteSelecione Weekly cohort retention para visualizar como suas taxas de retenção mudam ao longo do tempo.
7. Execute consultas de jornada
Detalhe as etapasVocê pode selecionar uma propriedade para o segmento Break down para distinguir usuários dentro da mesma etapa.
8. Execute consultas de receita
Continue o trabalho em uma ferramenta de BISe você encontrar alguma limitação na interface do Mitzu, copie o código SQL e continue o trabalho em uma ferramenta de BI.
