- Зачем:
- закрыть Open questions спеки формы доработки перед передачей на
реализацию; адверсариальное ревью показало, что прежние ориентиры
(популяция/паузы/интенсивность) взаимно несовместимы, а документы
опираются на неверный факт о сиде («1..7 событий на визит»).
- Что:
- добавлена docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md: марковская
цепочка по страницам, формула связи «популяция-интенсивность-пауза»
(λ по умолчанию 30/мин), кулдаун возврата, правило 30 минут на рестарт,
критерии приёмки.
- в CONTEXT.md добавлен профиль сид-датасета (полный замер: длины визитов
1..27, медиана 10, конверсия 25%, петли и события после /confirmation)
и исправлено ложное «разброс времени внутри click_id <= 1 мин».
- исправлен факт «1..7 событий» в KNOWN_ISSUES.md и ADR-0004; критерии
Validation спеки формы доработки приведены к фактам сида.
- Проверка:
- перекрёстные ссылки между спеками/ADR/CONTEXT.md открываются; цифры
профиля сида воспроизводятся скриптом подсчёта по полным data/*.jsonl.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
7.8 KiB
CONTEXT.md — глоссарий домена
Доменный язык стенда: как мы называем сущности кликстрима и что под ними
понимаем. Один термин — одно имя. Ведётся вместе с docs/adr/ (см.
ADR-0001).
Сущности
Пользователь (user)
user_domain_id (UUID) — постоянный идентификатор пользователя (cookie-уровень),
переживает отдельные визиты. Источник — device_events, привязан к click_id.
В витринах: uniqExact(user_domain_id).
Визит / сессия (visit / session)
click_id (UUID) — визит: envelope из одного и более событий с общим
контекстом device/geo. В DDL dds.click описана как «контекст сессии
пользователя» (см. sql/ddl/dds/30_dds.sql).
Важно: в источнике нет отдельного session-таймаута (как Snowplow
domain_sessionid). Поэтому в этой модели сессия ≡ визит ≡ click_id —
группа событий под одним идентификатором, а не окно активности по тайм-ауту.
Если в будущем понадобится «настоящая» сессия по 30-минутному окну неактивности —
это отдельная производная над user_domain_id + event_ts, и на сиде она дала
бы другие группы: в полном сиде 11 внутрисессионных пауз превышают 30 минут,
а разброс времени внутри click_id доходит до 49 минут (см. профиль
сид-датасета ниже; ранее здесь ошибочно значилось «разброс ≤ 1 мин» — это был
замер по малому срезу файла).
«Сессию» и «визит» используем как синонимы; в UI предпочитаем «визит», когда важно подчеркнуть, что это не сессия-по-тайм-ауту.
Событие (event)
event_id (UUID) — отдельное действие пользователя в рамках визита: pageview,
click, purchase, add_to_cart и т.п. (поле event_type). Источник —
browser_events + location_events. В витринах: count().
Иерархия
user_domain_id (пользователь, постоянный)
└── click_id (визит/сессия — 1..N событий с общим device/geo)
└── event_id (событие: pageview / click / purchase ...)
Здоровые данные дают пирамиду users ≤ sessions ≤ events.
Термины потоковой генерации (steady-stream)
Относятся к синтетическому потоку из генератора (режим steady-stream), не к
статическому сиду. Решение и контекст — ADR-0004,
форма доработки — спека генератора.
Популяция пользователей (user population)
Множество пользователей с постоянными user_domain_id, которые генератор
держит во времени и из которых разыгрывает активность. В отличие от сида (где
пул user_domain_id плоский и 1:1 с визитами), популяция — это источник
возвратов: один и тот же пользователь порождает несколько визитов.
Возвращающийся пользователь (returning user)
Пользователь, открывающий более одного визита (click_id) во времени, с
межсессионными паузами. Именно возвраты дают расхождение users < sessions —
то, чего нет на сиде (users == sessions) и что отличает поток от статики.
Почему на демо Unique Users == Unique Sessions
В демо-датасете (data/*.jsonl) каждый пользователь имеет ровно один
click_id — связь user↔визит строго 1:1 (проверено: 99 пользователей =
99 click_id в полном файле). Поэтому uniqExact(user_domain_id) и
uniqExact(click_id) дают одинаковое число.
Это свойство конкретного датасета, а не закон модели и не баг расчёта. В реальных данных пользователь возвращается несколькими визитами, и числа расходятся. Поэтому на дашборде мы не показываем две одинаковые KPI-плитки (это читалось бы как ошибка) — вместо дубля идут производные метрики (события на визит, доля визитов с одним событием), а различие «пользователь vs сессия» объясняется текстом урока.
Синтетический генератор (ветка feature/data-generator) проблему не решает, а
усугубляет: он штампует свежий click_id на каждое событие, и click_id
вырождается в «событие». См. generator/KNOWN_ISSUES.md на той ветке.
Профиль сид-датасета (измерено 2026-06-10, полные файлы)
Опорные цифры о статическом сиде (data/*.jsonl) — для калибровки генератора
и проверки гипотез. Измерено по полным файлам (1000 событий); внимание:
ранние оценки «1..7 событий на визит» делались по малому срезу и неверны.
- Объём: 1000 событий, 99 визитов (
click_id), 99 пользователей (1:1). - Длина визита: 1..27 событий, медиана 10, среднее 10.1.
- Паузы между событиями визита: медиана ~20 с, p95 ≈ 17 мин,
максимум ≈ 40 мин; пауз длиннее 30 минут — 11 штук. Разброс времени внутри
одного
click_id— до 49 минут. - Воронка: 25% визитов достигают
/confirmation. Пути — с петлями: возвраты на/home, просмотр обоих товаров; у 21 из 25 «купивших» визитов есть события после/confirmation, у 9 —/confirmationвстречается дважды. То есть/confirmation— последний шаг воронки, но не обязательно последнее событие визита. - Страницы (по событиям):
/home426,/product_a236,/product_b157,/cart93,/payment53,/confirmation35.event_type— 100%pageview.
Слои данных
STG → ODS → DDS → DM — см. docs/ARCHITECTURE.md.
Витрины (dm.*) и дашборд Superset строятся на статическом сиде, не на потоке.