Я работаю в команде сервиса «Ненужные вещи». В мобильном приложении этого сервиса пользователи продают свои ненужные вещи, размещая их на доске объявлений. Нужно разобраться, как ведут себя пользователи мобильного приложения.
Управление вовлеченностью клиентов (адаптация приложения по целевой и смежной аудитории) на основе данных о поведении пользователей. Получить на основе поведения пользователей гипотезы о том как можно было бы улучшить приложение с точки зрения пользовательского опыта.
Дать ответы на следующие вопросы:
- Проанализировать связь целевого события — просмотра контактов — и других действий пользователей.
- Оценить, какие действия чаще совершают те пользователи, которые просматривают контакты.
В датасетах содержатся данные пользователей, впервые совершивших действия в приложении после 7 октября 2019 года.
Колонки в /datasets/mobile_sources.csv :
- userId — идентификатор пользователя,
- source — источник, с которого пользователь установил приложение.
Колонки в /datasets/mobile_dataset.csv :
- event.time — время совершения,
- user.id — идентификатор пользователя,
- event.name — действие пользователя. Виды действий:
- advert_open — открыл карточки объявления,
- photos_show — просмотрел фотографий в объявлении,
- tips_show — увидел рекомендованные объявления,
- tips_click — кликнул по рекомендованному объявлению,
- contacts_show и show_contacts — посмотрел номер телефона,
- contacts_call — позвонил по номеру из объявления,
- map — открыл карту объявлений,
- search_1 — search_7 — разные действия, связанные с поиском по сайту,
- favorites_add — добавил объявление в избранное.
pandas, numpy, scipy, math, plotly, duckdb, ydata_profiling