Files
clickstream-data-platform/docs/labs/optional/missing-purchases.md
T
ddadmin bb087f4477 docs(labs): уточнены вопросы для самостоятельного расследования
Зачем: учащемуся нужен понятный путь от наблюдений к выводу без готового ответа в задании.

Что: уточнены сравнения в четырех расследованиях; готовые объяснения заменены вопросами к строкам, расчетам и сохраненным состояниям.

Проверка: проверены 54 локальные ссылки и git diff --check; формулировки сверены с устройством источников и витрин.
2026-09-22 04:18:05 -04:00

93 lines
7.0 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# Куда пропали покупки
**Чему учит:** обнаружить потерю событий при сверке двух источников и
обосновать, каким данным можно доверять при подсчете покупок.
Факультатив доступен после ступени 1. В DBeaver подключитесь пользователем
`analyst` по [инструкции](../../../README.md#подключиться-из-dbeaver).
Дождитесь завершения `etl_pipeline`; на время расследования оставьте
`world_live` на паузе и дождитесь уже начатых прогонов.
## Выберите день
Магазин зарегистрировал заказы, но часть событий покупки не дошла до трекера.
Найдите след этой потери сначала в событиях сайта, затем в заказах.
Возьмите день, для которого уже получен последний слепок семидневного окна.
Запрос показывает самую позднюю подходящую дату:
```sql
SELECT max(snapshot_date) - 6 AS last_closed_day
FROM ods.order_v;
```
Используйте выбранный день во всех запросах. События отбирайте по
`dds.event_v.event_date`, заказы — по `dds.order_v.order_date`.
Сравнивайте все заказы дня, включая отмененные: сейчас вопрос в том,
зарегистрировал ли магазин заказ, а не в том, был ли он оплачен.
## Найдите разрыв в событиях
При оформлении заказа посетитель видит страницу подтверждения, а трекер
отправляет событие покупки. Просмотр страницы и покупка — отдельные события.
Посчитайте просмотры страницы подтверждения и события покупки:
- у просмотра `event_type = 'pageview'`, а `url` заканчивается на `/confirmation`;
- у покупки `event_type = 'purchase'`.
Вычтите число событий покупки из числа просмотров подтверждения. Сохраните
оба счетчика и разность. Как соотносились бы эти числа, если бы для каждого
заказа пришло ровно по одному событию каждого вида? Что можно предположить
по вашему результату и чего эти два числа еще не доказывают?
## Сверьте с магазином
В событии номер заказа находится в `purchase_id[1]`, в заказах — в `order_id`.
Соберите список заказов выбранного дня, для которых нет события покупки.
Несколько событий с одним номером заказа должны оставаться одной покупкой.
Проверьте два равенства:
- число заказов магазина равно числу разных заказов из событий плюс число
заказов без события;
- разность просмотров подтверждения и событий покупки равна числу заказов
без события.
Первое равенство проверяет полноту сопоставления источников. Второе связывает
разность счетчиков с найденными заказами без события. Проверьте, как на него
влияют повторные покупки.
Найдите номер заказа с несколькими событиями `purchase`. Для его `client_id`
выведите события рядом с этими покупками по времени: `event_time`,
`event_type` и `url`. Найдите просмотры `/confirmation` перед первой
и повторной покупкой. Посчитайте, сколько повтор добавил просмотров
подтверждения и сколько — покупок. Изменилась ли от этих добавлений разность
счетчиков? Подтвердите ответ найденными строками. Второе равенство относится
к устройству этого стенда; для другого источника его нужно проверять заново.
Если в выбранном дне повторов нет, возьмите другой закрытый день.
Для оценки доли потерь используйте число заказов магазина. Затем посчитайте
долю с тем же числителем, но с числом просмотров подтверждения в знаменателе.
Совпали ли результаты? Свяжите различие знаменателей с найденными событиями.
## Сопоставьте вывод с готовой сверкой
Найдите свои заказы без события в `dm.purchase_vs_orders_v` по `order_id`.
Сравните их `status` и `mismatch_class`. Витрина присваивает заказу один класс,
хотя причин расхождения может быть несколько. По
[правилу классификации](../../architecture/dm.md#dmpurchase_vs_orders_v)
объясните, почему потеря события не всегда попадает в `lost_event`.
Возьмите один заказ из своего списка и сохраните два запроса: первый находит
его в магазине, второй показывает отсутствие покупки в трекере. Сформулируйте,
какой источник нужен для отчета о поведении посетителей, а какой — для денег.
## Что должно получиться
- [ ] сохранены день, счетчики воронки и список заказов без события;
- [ ] оба равенства сходятся, влияние повторного просмотра объяснено;
- [ ] доля потерь посчитана с обоснованным знаменателем;
- [ ] один случай подтвержден запросами к обоим источникам;
- [ ] вы различаете отсутствие события и класс строки в готовой сверке.