Привет! Мы знаем, что пользователь не всегда с первого визита совершает целевое действие на сайте. А во время принятия решения, может взаимодействовать с различными рекламными каналами.
Как оказалось, в Clickhouse очень просто подготовить данные для отчета по многоканальным последовательностям.
![](/static/7f5f8404439bc95c7364988564639039/bef9b/channelpath.webp)
В таблице визитов содержится множество данных, среди которых: clientID, lastTrafficSource и dateTime:
![](/static/d78a8d752bdddc7aa2a393e10a5bfc47/7ef4e/clickhouse-select-2.webp)
select clientID ,
groupArray( lastTrafficSource ) as Sources
from (
select clientID, dateTime, lastTrafficSource
from renta.ym_logs_dataset_1192929336
order by clientID, dateTime
)
group by clientID
В результате получим сгруппирированные рекламные каналы для каждого clientID.
Таблицу подтягиваем в Power BI
![](/static/e44a0f728f6a8980e0614a372e3cc023/7cc3a/clickhouse-result-2.webp)
В примере модель данных уже собрана, поэтому проще всего построить связь между таблицами или объединить их по clientID.
![](/static/791d99ff5e445f0bf8df0e2fdec780c2/62be9/channelpathbi.webp)
Чтоб ы избавиться от них, в режиме Power Query нужно заменить несколько значений:
![](/static/b4427b674fdb7d8187279033db898a3c/e0941/powerbi-multichannel-e1522941387491.webp)
Двойные кавычки заменить на пустоту.
После запятой добавить пробел.
После манипуляций с данными, можно приступать к построению отчета. Все доступные меры в проекте Power BI, также доступны на уровне сгруппирированных рекламных каналов.
Несколько полезных ссылок:
Видеоинструкция по установке ClickHouse. Получается с первого раза, даже у тех людей, которые ранее ничего не слышали о командной строке.
Мария Мансурова из Яндекса показывает практические примеры использования неагрегированных данных Яндекс.Метрики.
Если у вас остались вопросы — задавайте их в комментарии.