**Контекст:** Вы аналитик в социальной сети для профессиональных сообществ. Нужно оценить вовлечённость пользователей и предложить стратегию роста.
**Данные:** показатели за январь:
- `MAU` (уникальные за месяц): 820 000
- `DAU` (среднее за месяц): 205 000
- `WAU` (среднее за месяц): 410 000
Распределение по частоте визитов за месяц:
- 1–2 дня: 380 000 пользователей (46.3%)
- 3–7 дней: 220 000 (26.8%)
- 8–15 дней: 130 000 (15.9%)
- 16–25 дней: 65 000 (7.9%)
- 26–31 день: 25 000 (3.0%)
**Задание:**
1. Рассчитайте `stickiness`-метрики (`DAU/MAU`, `WAU/MAU`, `DAU/WAU`).
2. Проинтерпретируйте результаты в сравнении с бенчмарками.
3. Предложите стратегию повышения вовлечённости по сегментам.
DAU/MAU stickiness продуктовые метрики retention вовлечённость
Это задание для уровня Junior. Подходит для начинающих аналитиков, проверяет базовые знания SQL/Python/статистики.
Подобные задания в категории «Продуктовые задачи» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: DAU/MAU, stickiness, продуктовые метрики, retention, вовлечённость.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 5-10 минут — проверяется скорость и базовая грамотность. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Продуктовые задачи», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания