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 用戶的編程自學行為的頻次，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，那么，我該如何定義并統計這個資料指標呢？
1、定義學習這個行為，
某些行為是單個事件，某些行為是多種事件的組合，
xue.cn 用戶的編程自學行為包括：完成某書一個章節的閱讀、完成一道習題、獲得一個成就、提交一次評論，完成一次心得打卡等，未來還會有更多，不過，雖然我們有聊天室，但因為使用的是 gitter ，所以資料采集并不容易，這個行為就暫忽略，
以上編程自學行為事件資料分布在產品資料庫的多個表中，
2、日志資料的初步篩選，
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 陳述句是這么寫的：
with data_study as( -- 獲取有學習行為的用戶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 -- 獲取學習用戶的學習日期資料
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
3、統計的基準線
游客體驗功能是近期剛上線的，已有的學習行為資料，屬于較早版本，那時用戶產生學習行為的前提是至少完成一次時長兌換或小額RMB充值，所以本次我以用戶首次付費的日期作為統計的基準線，
從日志資料篩選獲取用戶的首次付費日期資料，我的 sql 陳述句是這么寫的：
with data as( -- 獲取用戶付費日期
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 -- 篩選付費用戶的首次付費日期
user_id,
date(min(付費日期)) as reg_date
from
data
group by
user_id
4、統計與分析
至此，有用的資料已從日志中初步篩選統計得到，接下來，用學習日期 - 首次付費日期得到血虛行為發生于首次付費后的第N天，其后統計：
- A：首次付費后的第N天仍有學習行為的用戶數，
- B：首次付費后的第N周（取值0至8），學習天數達到M天（取值1至7）的的用戶數，
A可作為付費版留存率資料，B則是學習頻次分布資料，
因為我對復雜的 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，然后采用excel，部分指標則采用 python pandas完成演算，
5、精細選擇用戶群體
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并未提供，于是，為了獲取更可信、有效的資料，需要剔除早期批次的用戶，
具體來說，根據用戶首次付費日期，按月拆分用戶批次，再拆分統計學習行為資料較為完善的近期批次資料，
6、小結
以上就是我完成 xue.cn 用戶學習頻次指標的指定與統計分析的實操程序，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步對于運營、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 直接用查詢陳述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，是否采用 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，
筆記雖然解決的是編程自學行為，是我家產品為用戶所提供價值的核心表現，但思路也可借鑒用于其它產品、其它行為頻次的統計，如果對你有幫助或啟發，那就點贊或留言告訴我，鼓勵我分享更多筆記吧！
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標籤：PostgreSQL
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