Тестовое по retention (python + pandas и SQL) | Ща порешаем! #36

[@summer_drive]

Огонь)🔥
Спустя два года по-прежнему супер актуально ❤

[@sevlant]

Спасибо! Приятно видеть живой "неподготовленный" подход к решению задач. Очень круто!

[@T_i_m_T_i_m]

Огонь разбор. На карпов курсах как раз сейчас такую задачу решаю. Правда придумал костыли) как обычно всегда есть способ решить элегантнее

[@OlegBeak]

Привет, хотел спросить по поводу карпов курсес. Закончил ли курс, нашел ли работу после? Если да, то за сколько времени? Спасибо)

[@ГульшатА-ц2с]

Очень информативно 💚

[@skala-lake]

Спасибо, пригодилось👍

[@efloop6335]

свет в мире знаний

[@jgimi]

Я могу ошибаться, но мне кажется, что табличка на 49:26 - не имеет смысла
Мне так кажется, потому что у вас значение в ячейке - это % по кол-ву в строке, как следствие, на пересечении 2015-11-01 и 0() у вас стоит 1,0, а на пересечении 2015-10-01 с 0 и 1 - сумма даёт тоже около 1(пока не очень понимаю откуда берётся расхождение с 1,0)
Если я прав, то данная таблица не может быть показательной, тк могут быть наплывы большого количества старых пользователей, и даже при увеличении кол-ва новых пользователей по сравнению с предыдущим месяцем, то их % всё равно будет меньше, тк кол-во старых пользователей выросло более значительно.
+ я обнаружил, что у одного и того же пользователя могут быть разные даты регистрации
Если хотите, могу предоставить свой jupiter-файл.

[@GlebMikhaylov]

Моя таблица показывает % активных пользователей из всех пользователей, которые есть в базе на текущий месяц. Если несколько дат регистрации, то я возьму первую

[@Lotaristo]

Годно

[@Dmitriev09]

😊😊

[@Alexey-1]

жаль данные протухли(