Когортный retention с heatmap

Условие задания

**Контекст:** Игровая студия анализирует retention игроков в разрезе платформ и каналов привлечения.

**Данные:**
- Таблица `game_sessions` — колонки: `player_id`, `session_start`, `session_duration_sec`
- Таблица `players` — колонки: `player_id`, `install_date`, `platform` (ios/android), `acquisition_source` (organic/paid)

**Задание:**
1. Постройте retention Day 1, 3, 7, 14, 30 по платформам и каналам привлечения
2. Визуализируйте результат heatmap-ом (seaborn)

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

players = pd.DataFrame({
    'player_id': range(n_players),
    'install_date': pd.to_datetime(
        np.random.choice(pd.date_range('2024-01-01', '2024-01-31'), n_players)
    ),
    'platform': np.random.choice(['ios', 'android'], n_players, p=[0.45, 0.55]),
    'acquisition_source': np.random.choice(['organic', 'paid'], n_players, p=[0.6, 0.4]),
})

Темы

pandas seaborn retention когорты heatmap

Подсказки

• Retention Day N = юзеры с сессией через N дней / все юзеры когорты
• Нужно именно day-точки, а не интервал
• sns.heatmap(data, annot=True, fmt=".1f") для визуализации

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Когортный retention с heatmap"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Python» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: pandas, seaborn, retention, когорты, heatmap.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Python»?

На zasqlpython.ru есть 482 Python задачи с проверкой через Pyodide, конспекты Python и pandas, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания