# Веб-аналитика с расчетом воронок и когорт на данных Яндекс Метрики

# Яндекс Метрика: экспорт, постобработка и визуализация данных


{% note warning %}

Часть ресурсов, необходимых для прохождения практического руководства, доступны только в [регионе Россия](../../overview/concepts/region.md).

{% endnote %}



{% note info %}

Для полноценной работы с необработанными данными Яндекс Метрики и поддержки всего набора аналитических функций DataLens рекомендуем использовать выгрузку данных в ClickHouse®, которая доступна в рамках пакета [Метрика Про](https://yandex.ru/project/metrica/pro).

Для пакета Метрика Про доступна потоковая передача данных в реальном времени. Подробнее в [инструкции](https://yandex.ru/support/metrica/ru/pro/data-work).

{% endnote %}


В этом практическом руководстве вы научитесь строить воронки конверсий, проведете когортный анализ и посчитаете Retention пользовательской базы в Yandex DataSphere и визуализируете данные в Yandex DataLens.

В качестве источника данных будут использованы данные из Яндекс Метрики.

1. [Подключите ClickHouse® и DataSphere](#ch-datasphere-connection):
    1. [Подключите ClickHouse®](#ch-connection).
    1. [Подключите DataSphere](#datasphere-connection).
    1. [Клонируйте репозиторий в DataSphere](#clone-repo-to-datasphere).
1. [Получите и загрузите данные в ClickHouse®](#get-download-data-in-ch):
    1. [Яндекс Метрика. Создайте приложение и получите токен доступа](#create-metrica-app-token).
    1. [DataSphere. Выгрузите данные через Logs API Яндекс Метрики](#uploading-data-logs-api).
    1. [DataSphere. Выгрузите данные тестового счетчика через Яндекс Диск](#uploading-data-counter-from-disk).
    1. [ClickHouse®. Получите адрес кластера](#getting-ch-cluster-host).
    1. [DataSphere. Загрузите данные в ClickHouse®](#uploading-data-counter-to-ch).
1. [Подключите DataLens и создайте чарты](#datalens-connection-chart-creation):
    1. [Подключитесь к DataLens](#datalens-connection).
    1. [Создайте подключение к ClickHouse® в DataLens](#creation-datalens-connection-to-ch).
    1. [Создайте датасет на базе подключения](#creating-dataset-based-on-connection).
    1. [Создайте чарт — диаграмма с областями](#creating-area-chart).
    1. [Создайте чарт — сводная таблица](#creating-pivot-table).
1. [Создайте и настройте дашборд в DataLens](#creating-configuring-dashboard):
    1. [Создайте дашборд](#creating-dashboard).
    1. [Настройте дашборд](#configuring-dashboard).
1. [Постройте воронки конверсий](#funnels):
    1. [DataSphere. Постройте воронки](#calculating-funnels-datasphere).
    1. [DataLens. Воронки по браузерам. Создайте датасет](#calculating-browser-funnels-dataset).
    1. [DataLens. Воронки по браузерам. Создайте чарт](#calculating-browser-funnels-chart).
    1. [DataLens. Воронки по браузерам. Добавьте чарт на дашборд](#add-browser-funnels-chart-on-dashboard}).
    1. [DataLens. Воронки по браузерам. Настройте дашборд](#setting-browser-funnels-chart-on-dashboard).
1. [Проведите когортный анализ](#cohorts):
    1. [DataSphere. Проведите когортный анализ](#cohort-analysis).
    1. [DataLens. Создайте датасет и чарт с визуализацией когорт](#creating-dataset-chart-with-cohort).
    1. [DataLens. Настройте чарт с визуализацией когорт](#creating-chart-with-cohort).
    1. [DataLens. Создайте чарт с ретеншеном](#creating-chart-with-retention).
    1. [DataLens. Добавьте чарты на новую вкладку дашборда](#adding-charts-to-dashboard-tab).
    1. [DataLens. Создайте чарты](#creating-chart).
    1. [DataLens. Добавьте чарты на дашборд](#adding-chart-to-dashboard).

Если созданные ресурсы вам больше не нужны, [удалите их](#clear-out).

## Перед началом работы {#before-you-begin}

Перед началом работы нужно зарегистрироваться в Yandex Cloud, настроить [сообщество](../../datasphere/concepts/community.md) и привязать к нему [платежный аккаунт](../../billing/concepts/billing-account.md):
1. [На главной странице DataSphere](https://datasphere.yandex.cloud) нажмите **Попробовать бесплатно** и выберите аккаунт для входа — Яндекс ID или рабочий аккаунт в федерации (SSO).
1. Выберите [организацию Yandex Identity Hub](../../organization/index.md), в которой вы будете работать в Yandex Cloud.
1. [Создайте сообщество](../../datasphere/operations/community/create.md).
1. [Привяжите платежный аккаунт](../../datasphere/operations/community/link-ba.md) к сообществу DataSphere, в котором вы будете работать. Убедитесь, что у вас подключен платежный аккаунт, и он находится в [статусе](../../billing/concepts/billing-account-statuses.md) `ACTIVE` или `TRIAL_ACTIVE`. Если платежного аккаунта нет, создайте его в интерфейсе DataSphere.

{% note tip %}

Чтобы Yandex DataLens и Yandex DataSphere могли работать внутри сети Yandex Cloud, создавайте их экземпляры в рамках одной организации.

{% endnote %}

### Необходимые платные ресурсы {#paid-resources}

В стоимость развертывания инфраструктуры входят:

* плата за вычислительные ресурсы кластера и объем хранилища ([тарифы Managed Service for ClickHouse®](../pricing.md));
* плата за время вычислений ([тарифы DataSphere](../../datasphere/pricing.md));
* плата за исходящий трафик ([тарифы Virtual Private Cloud](../../vpc/pricing.md)).

## 1. Подключите ClickHouse® и DataSphere {#ch-datasphere-connection}

### 1.1. Подключите ClickHouse® {#ch-connection}

1. В [консоли управления](https://kz.console.yandex.cloud) выберите каталог для создания кластера ClickHouse®.
1. Перейдите в сервис **Managed Service for ClickHouse**.
1. В открывшемся окне нажмите **Создать кластер ClickHouse**.
1. Укажите настройки кластера ClickHouse®:
   1. В блоке **Базовые параметры** укажите произвольное имя кластера. 
   1. В блоке **Ресурсы** выберите платформу `Intel Cascade Lake`, тип `burstable` и класс хоста `b2.medium`.
   
      {% note warning %}
   
      Не рекомендуется использовать конфигурации ВМ типа `burstable` в продакшн-среде. В этом руководстве они используются в качестве примера. Для продакшн-решений используйте конфигурации `standard` или `memory-optimized`.

      {% endnote %}

   1. В блоке **Размер хранилища** оставьте значение `10 ГБ`.
   1. В блоке **Хосты** нажмите значок ![pencil](../../_assets/console-icons/pencil.svg). Включите опцию **Публичный доступ** и нажмите кнопку **Сохранить**.
   1. В блоке **Настройки СУБД** выключите управление пользователями через SQL, укажите имя пользователя, пароль и имя БД, например `metrica_data`.
 
   1. В блоке **Сервисные настройки** включите опции:
        * **Доступ из DataLens**
        * **Доступ из консоли управления**
        * **Доступ из Метрики и AppMetrica**
   1. Нажмите кнопку **Создать кластер**.

### 1.2. Подключите DataSphere {#datasphere-connection}

1. Откройте [главную страницу](https://datasphere.yandex.cloud) DataSphere.
1. На панели слева выберите ![image](../../_assets/console-icons/circles-concentric.svg) **Сообщества**.
1. Выберите сообщество, в котором вы хотите создать проект.
1. На странице сообщества нажмите кнопку ![image](../../_assets/console-icons/folder-plus.svg) **Создать проект**.
1. В открывшемся окне укажите имя и (опционально) описание проекта. Требования к имени:

   * длина — от 3 до 63 символов;
   * может содержать строчные буквы латинского алфавита, цифры и дефисы;
   * первый символ — буква, последний — не дефис.

1. Нажмите кнопку **Создать**.
1. Нажмите кнопку **Открыть проект в JupyterLab**.

Перед вами среда разработки JupyterLab, в которой вы будете работать дальше.

### 1.3. Клонируйте репозиторий в DataSphere {#clone-repo-to-datasphere}

1. В меню **Git** выберите **Clone**.
1. В открывшемся окне укажите **URI** репозитория `https://github.com/zhdanchik/yandex_metrika_cloud_case.git` и нажмите кнопку **CLONE**.
1. Нажмите кнопку **OK**.

## 2. Получите и загрузите данные в ClickHouse® {#get-download-data-in-ch}

Если у вас нет счетчика Метрики или в нем недостаточно данных, или вы гарантированно хотите пройти все шаги руководства и получить результат, перейдите к разделу [2.3](#uploading-data-counter-from-disk) (пропустите [2.1](#create-metrica-app-token) и [2.2](#uploading-data-logs-api)).

Если у вас есть счетчик Метрики и доступ к нему, перейдите к разделам [2.1](#create-metrica-app-token), [2.2](#uploading-data-logs-api) (пропустите [2.3](#uploading-data-counter-from-disk)). Эти шаги рекомендуем опытному пользователю, так как логика расчета воронок и когорт зависит от самих данных, и может потребоваться самостоятельная доработка скриптов. 

### 2.1. Яндекс Метрика. Создайте приложение и получите токен доступа {#create-metrica-app-token}

1. Для работы с API получите свой [OAuth-токен](https://tech.yandex.ru/oauth/doc/dg/tasks/get-oauth-token-docpage/). 
1. Создайте приложение:
     1. Перейдите на страницу [https://oauth.yandex.ru/client/new](https://oauth.yandex.ru/client/new).
     1. Укажите произвольное название сервиса. 
     1. Перейдите к блоку **Платформы приложения** → **Веб-сервисы**. В поле **Redirect URI** вставьте `https://oauth.yandex.ru/verification_code`.
     1. В блоке **Доступ к данным** введите `metrika` и выберите **Получение статистики, чтение параметров своих и доверенных счётчиков (metrika:read)**.
     1. Нажмите кнопку **Создать приложение**.
     1. В открывшемся окне появится описание нашего приложения. Сохраните ClientID вашего приложения.

1. Перейдите по ссылке `https://oauth.yandex.ru/authorize?response_type=token&client_id=<идентификатор_приложения>`. В качестве `<идентификатор_приложения>` вставьте ClientID вашего приложения.
1. Нажмите кнопку **Войти как**.
1. Сохраните полученный токен доступа.

### 2.2. DataSphere. Выгрузите данные через Logs API Яндекс Метрики {#uploading-data-logs-api}

1. В проекте DataSphere в корне рабочей директории создайте текстовый файл. Для этого нажмите **Text File** в рабочей области.
1. Назовите файл `.yatoken.txt`, в содержимое файла вставьте полученный токен доступа. Сохраните изменения и закройте файл.
1. Откройте папку **yandex_metrika_cloud_case** → ноутбук **1a. get_data_via_logs_api.ipynb**.
1. Укажите идентификатор счетчика Метрики в качестве значения переменной `COUNTER_ID`. Узнать идентификатор счетчика можно в Метрике на странице [Мои счетчики](https://metrika.yandex.ru/list?).
1. Укажите дату начала анализируемого периода в качестве значения переменной `START_DATE`.
1. Укажите дату окончания анализируемого периода в качестве значения переменной `END_DATE`.

   {% note warning %}

   Диапазон дат НЕ будет включать дату окончания. Например, если вы хотите получить данные по 5 декабря 2022 года, вставьте в переменную `END_DATE` значение `2022-12-06`.

   {% endnote %}

1. Выполните все шаги (ячейки с кодом) в ноутбуке **1a. get_data_via_logs_api.ipynb**.

Если не получилось выгрузить данные из Logs API, то данные для демонстрационного счетчика можно [скачать через Яндекс Диск](#uploading-data-counter-from-disk). 

### 2.3. DataSphere. Выгрузите данные тестового счетчика через Яндекс Диск {#uploading-data-counter-from-disk}

{% note info %}

Пропустите этот раздел, если вы работаете с данными своего счетчика.

{% endnote %}

1. Откройте папку **yandex_metrika_cloud_case** → ноутбук **1b. get_data_via_yadisk.ipynb**.
1. Выполните все шаги (ячейки с кодом) в ноутбуке **1b. get_data_via_yadisk.ipynb**.

### 2.4. ClickHouse®. Получите адрес кластера {#getting-ch-cluster-host}

1. В [консоли управления](https://kz.console.yandex.cloud) перейдите в уже созданный кластер ClickHouse®. Дождитесь, когда у кластера появится статус `Alive`. После этого откройте кластер, кликнув на сам кластер.
1. Выберите из списка слева ![hosts](../../_assets/console-icons/cube.svg) **Хосты**.
1. На вкладке **Обзор** скопируйте имя хоста. 

### 2.5. DataSphere. Загрузите данные в ClickHouse® {#uploading-data-counter-to-ch}

1. Откройте папку **yandex_metrika_cloud_case** → ноутбук **2. upload_data_to_ClickHouse®.ipynb**:
    1. Вставьте скопированное имя хоста в переменную `CH_HOST_NAME`.
    1. В переменную `CH_USER` вставьте имя пользователя, которое вы задали при [создании кластера ClickHouse®](#ch-connection).
    1. В переменную `CH_DB_NAME` вставьте имя БД, которое вы задали при [создании кластера ClickHouse®](#ch-connection).

1. В корневой директории создайте новый текстовый файл с названием `.chpass.txt`.
1. Запишите в файл `.chpass.txt` пароль заведенного пользователя, который вы задали при [создании кластера ClickHouse®](#ch-connection). Сохраните и закройте файл.
1. Выполните все шаги (ячейки с кодом) в ноутбуке.

## 3. Подключите DataLens и создайте чарты {#datalens-connection-chart-creation}

### 3.1. Подключитесь к DataLens {#datalens-connection}

1. В [консоли управления](https://kz.console.yandex.cloud) откройте страницу созданного кластера ClickHouse®.
1. В левой части окна выберите раздел ![datalens](../../_assets/console-icons/chart-column.svg) **DataLens**.
1. Нажмите кнопку **Создать подключение**.

### 3.2. Создайте подключение к ClickHouse® в DataLens {#creation-datalens-connection-to-ch}

1. Заполните настройки подключения:

   1. Выберите кластер из выпадающего списка **Кластер** или создайте новый. Если нужный кластер в списке отсутствует, нажмите **Указать вручную** и укажите имя [кластера ClickHouse®](#ch-connection).
   1. Выберите [хост ClickHouse®](#ch-connection) из выпадающего списка **Имя хоста**.
   1. Выберите [имя пользователя](#ch-connection).
   1. Введите [пароль](#ch-connection) и нажмите **Проверить подключение**.

1. После успешной проверки подключения нажмите кнопку **Создать подключение**, затем в открывшемся окне введите имя подключения и нажмите кнопку **Создать**.

### 3.3. Создайте датасет на базе подключения {#creating-dataset-based-on-connection}

1. В правом верхнем углу нажмите **Создать датасет**.
1. Выберите таблицу `metrica_data.hits` в качестве источника. Для этого перетащите таблицу из списка слева в область редактирования.
1. Откройте вкладку **Поля**.
1. В правом верхнем углу нажмите кнопку ![plus](../../_assets/console-icons/plus.svg) **Добавить поле**.
1. Для подсчета числа хитов создайте вычисляемое поле: укажите название поля `Хиты`, в рабочей области укажите `1` и нажмите кнопку **Создать**. 
1. Для поля `Хиты` выберите значение **Сумма** в столбце **Агрегация**.
1. Переименуйте поле `Browser` в `Браузер`.
1. В правом верхнем углу нажмите кнопку **Сохранить**.
1. Назовите датасет `ch_metrica_data_hits` и нажмите кнопку **Создать**.

### 3.4. Создайте чарт — диаграмма с областями {#creating-area-chart}

1. В правом верхнем углу нажмите кнопку **Создать чарт**.
1. В открывшемся окне перетащите поля в области чарта:
    * `EventDate` — в область **X**.
    * `Браузер` — в область **Цвета**.
    * `Хиты` — в область **Y**.
1. Измените тип чарта cо **Столбчатая диаграмма** на **Диаграмма с областями**. 
1. Нажмите кнопку **Сохранить**. 
1. В появившемся окне укажите имя чарта `ch_metrica_data_hits_area` и нажмите кнопку **Сохранить**.

### 3.5. Создайте чарт — сводная таблица {#creating-pivot-table}

1. В правом верхнем углу нажмите значок ![save-button](../../_assets/console-icons/chevron-down.svg) → **Сохранить как копию**.
1. Укажите новое имя для копии чарта `ch_metrica_data_hits_table` и нажмите кнопку **Сохранить**.
1. Выберите новый тип чарта **Сводная таблица**.
1. Добавьте или перетащите поля в области чарта:
    * `Браузер` — в область **Строки**.
    * `Хиты` — в область **Сортировка**.
1. Нажмите кнопку **Сохранить**.

## 4. Создайте и настройте дашборд в DataLens {#creating-configuring-dashboard}

### 4.1. Создайте дашборд {#creating-dashboard}

1. Выберите значок ![dashboards](../../_assets/console-icons/layout-cells-large.svg) **Дашборды** на панели слева и нажмите кнопку **Создать дашборд**.
1. Добавьте первый чарт на дашборд. Для этого в правом верхнем углу нажмите **Добавить** ![save-button](../../_assets/console-icons/chevron-down.svg) → **Чарт**:
    1. Из выпадающего списка **Чарт** выберите чарт `ch_metrica_data_hits_area`.
    1. В поле **Название** укажите имя чарта **Хиты в разбивке на браузеры** и нажмите кнопку **Добавить**.
1. По аналогии добавьте чарт `ch_metrica_data_hits_table` с именем **Хиты в разбивке на браузеры за период**.
1. Переместите чарты и измените их размеры на дашборде:
    1. Перетащите чарт с таблицей справа от чарта с диаграммой.
    1. Измените вертикальные размеры чартов, потянув каждый из них за правый нижний угол.
1. Сохраните дашборд:

    1. В правом верхнем углу нажмите кнопку **Сохранить**.
    1. Введите название дашборда `ch_metrica_data` и нажмите кнопку **Создать**.

### 4.2. Настройте дашборд {#configuring-dashboard}

1. Добавьте фильтрацию, чтобы выбирать определенный браузер. Для этого в правом верхнем углу нажмите **Добавить** ![save-button](../../_assets/console-icons/chevron-down.svg) → **Чарт**.
1. Селектор можно привязать к полю из какого-либо датасета. Выберите из списка **Датасет** созданный датасет `ch_metrica_data_hits`.
1. В списке **Поле** выберите `Браузер`. 
1. Включите опцию **Множественный выбор**.
1. В поле **Значение по умолчанию** выберите браузеры:
    * `android_browser`
    * `chrome`
    * `chromemobile`
    * `firefox`
    * `opera`
    * `safari`
    * `safari_mobile`
    * `samsung_internet`
    * `yandex_browser`
    * `yandexsearch`
1. В поле **Название** укажите имя селектора и включите опцию.
1. Нажмите кнопку **Добавить**. 
1. Перетащите селектор на верх дашборда и растяните по горизонтали.
1. В правом верхнем углу нажмите кнопку **Сохранить**. 

## 5. Постройте воронки конверсий {#funnels}
 
### 5.1. DataSphere. Постройте воронки {#calculating-funnels-datasphere}

1. Откройте [главную страницу](https://datasphere.yandex.cloud) DataSphere.
1. Откройте ноутбук **3. funnels.ipynb**. Укажите хост, пользователя и название БД.
1. Выполните ячейки, оцените результаты анализа. 
В ClickHouse® будет создана таблица `metrica_data.funnels_by_bro`, в которой будут посчитаны воронки по браузерам. 

### 5.2. DataLens. Воронки по браузерам. Создайте датасет {#calculating-browser-funnels-dataset}

Создайте новый датасет на основе новой таблицы и подключения к ClickHouse®:

1. Откройте [главную страницу](https://datalens.ru/?skipPromo=true) DataLens.
1. На панели слева нажмите ![image](../../_assets/console-icons/circles-intersection.svg) **Датасеты**.
1. Нажмите кнопку **Создать датасет**.
1. Перейдите в область **Подключения** и нажмите кнопку ![image](../../_assets/console-icons/plus.svg) **Добавить**.
1. Из списка подключений выберите имя подключения, созданного на шаге [3.2](#creation-datalens-connection-to-ch).
1. Перетащите новую таблицу `metrica_data.funnels_by_bro` в область редактирования.
1. Откройте вкладку **Поля**:
   1. Переименуйте поля `step X` в `Шаг X`, где X — порядковый номер шага.
   1. Выберите значение **Сумма** в столбце **Агрегация** для полей `Шаг X` и нажмите кнопку **Сохранить**.
1. Назовите датасет `ch_metrica_data_funnels_by_bro` и нажмите кнопку **Создать**.

### 5.3. DataLens. Воронки по браузерам. Создайте чарт {#calculating-browser-funnels-chart}

Создайте на основе датасета `ch_metrica_data_funnels_by_bro` чарт:

1. Нажмите кнопку **Создать чарт**.
1. Выберите тип чарта **Сводная таблица**.
1. Перетащите поля в области чарта:
    * `Браузер` — в область **Строки**.
    * `Шаг X` — в область **Показатели**, где X — порядковый номер шага.
    * `Шаг 1` — в область **Сортировка**.
1. Нажмите кнопку **Сохранить**.
1. Укажите название чарта `ch_metrica_data_funnels_by_bro_table` и нажмите кнопку **Сохранить**.

### 5.4. DataLens. Воронки по браузерам. Добавьте чарт на дашборд {#add-browser-funnels-chart-on-dashboard}

1. Перейдите на созданный дашборд (со страницы [дашбордов](https://datalens.ru/dashboards)).
1. Добавьте новый чарт. В правом верхнем углу нажмите кнопку **Редактировать**:
    1. Нажмите **Добавить** ![save-button](../../_assets/console-icons/chevron-down.svg) → **Чарт**.
    1. Из выпадающего списка **Чарт** выберите чарт `ch_metrica_data_funnels_by_bro_table`.
    1. В поле **Название** укажите имя чарта `Воронки по браузерам` и нажмите кнопку **Добавить**.
1. Расположите новый чарт справа от уже имеющихся двух. Растяните чарт так, чтобы он совпадал с остальными по вертикали и доходил справа до края страницы. 
1. Нажмите кнопку **Сохранить**.

### 5.5. DataLens. Воронки по браузерам. Настройте дашборд {#setting-browser-funnels-chart-on-dashboard}

Чтобы селектор влиял на новый чарт из другого датасета, настройте связи: 

1. Нажмите **Редактировать** → **Связи**.
1. В открывшемся окне выберите из списка селектор `Браузер`.
1. На странице с другими элементами дашборда прокрутите вниз до чарта `Воронки по браузерам` и нажмите на список со связью.
1. Выберите тип связи **Исх. связь**.
1. Из каждого списка выберите поля для связи `Браузер`. Нажмите кнопку **Добавить**.
1. Нажмите кнопку **Сохранить**.
1. В левом верхнем углу нажмите значок ![image](../../_assets/console-icons/ellipsis.svg) → **Переименовать**.
1. Укажите название `Supermarket.ru — анализ воронок и когорт`. Нажмите кнопку **Готово**.

## 6. Проведите когортный анализ {#cohorts}

### 6.1. DataSphere. Проведите когортный анализ {#cohort-analysis}

1. Откройте ноутбук **4. cohorts.ipynb**. Укажите хост, пользователя и название БД.
1. Выполните ячейки, оцените результаты анализа. 
 
В ClickHouse® создастся таблица `metrica_data.retention_users` с данными, необходимыми для построения визуализации в DataLens. 

### 6.2. DataLens. Создайте датасет и чарт с визуализацией когорт {#creating-dataset-chart-with-cohort}

Создайте датасет на основе новой таблицы и подключения к ClickHouse®: 

1. Откройте [главную страницу](https://datalens.ru/?skipPromo=true) DataLens.
1. На панели слева нажмите ![image](../../_assets/console-icons/circles-intersection.svg) **Датасеты**.
1. Нажмите кнопку **Создать датасет**.
1. В области **Подключения** нажмите ![image](../../_assets/console-icons/plus.svg) **Добавить**.
1. Выберите из списка созданное [подключение](#creation-datalens-connection-to-ch).
1. Перетащите новую таблицу `metrica_data.retention_users` в рабочую зону, чтобы подключиться к ней.
1. Откройте вкладку **Поля** и создайте новое вычисляемое поле `week_num`, которое равно `([date]-[min_date])/7`.
   Поле будет означать число недель с момента первого посещения пользователя.
1. Нажмите кнопку **Создать**.
1. Для полей `visits`, `purchases` и `revenue` выберите значение **Сумма** в столбце **Агрегация**.
1. Переименуйте поля в `Визиты`, `Покупки` и `Доход` соответственно. 
1. Сохраните датасет:
    1. Назовите датасет `ch_metrica_data_users_visits`.
    1. Нажмите кнопку **Создать**.
1. На основе датасета создайте новый чарт: 
    1. Измените тип чарта на **Сводная таблица**.
    1. Перетащите поле `week_num` в область **Столбцы**.
    1. Перетащите поле `min_date` в область **Строки**.
    1. Перетащите поле `Визиты` в область **Показатели**.

### 6.3. DataLens. Настройте чарт с визуализацией когорт {#creating-chart-with-cohort}

Отфильтруйте неполные недели 29.06.2020 и 28.09.2020:

1. Перетащите поле `min_date` в область **Фильтры**.
   1. В открывшемся окне выберите начало и конец диапазона дат для фильтрации:
      * Дата начала — `29.06.2020`.
      * Дата завершения — `27.09.2020`.
   1. Нажмите кнопку **Применить фильтр**.
1. Отформатируйте числа в значениях поля `week_num` — уберите знаки после запятой. Для этого в области **Строки** в поле `week_num` нажмите значок ![image](../../_assets/console-icons/frame.svg). В открывшемся окне выполните настройку:
    1. Установите для показателя **Знаков после запятой** значение `0`. 
    1. Установите для показателя **Отображать группы разрядов** значение `Слитно`.
    1. Нажмите кнопку **Применить**.
1. Чтобы сделать таблицу цветной, добавьте поле `Визиты` в область **Цвета** и нажмите ![gear](../../_assets/console-icons/gear.svg). В открывшемся окне выполните настройку цвета:
    1. Выберите **Тип градиента** — `Трехцветный`.
    1. Выберите **Цвет** — `Оранжевый-Фиолетовый-Голубой`.
    1. Включите настройку **Задать пороговые значения** и укажите значения `100`, `1000` и `5000`.
    1. Нажмите кнопку **Применить**.
1. Нажмите кнопку **Сохранить**.
1. Назовите чарт `ch_metrica_data_users_visits_cohorts_abs` и нажмите **Сохранить**.

### 6.4. DataLens. Создайте чарт с ретеншеном {#creating-chart-with-retention}

Создайте чарт с ретеншеном на основе чарта `ch_metrica_data_users_visits_cohorts_abs`. Чарт можно открыть с дашборда или найти в [списке чартов](https://datalens.ru/widgets).

1. В правом верхнем углу нажмите значок ![save-button](../../_assets/console-icons/chevron-down.svg) → **Сохранить как копию**.
1. Укажите имя чарта `ch_metrica_data_users_visits_cohorts_rel` и нажмите кнопку **Сохранить**.
1. Создайте новое вычисляемое поле для расчета ретеншена относительно первой недели:
    1. В левой части экрана нажмите значок ![image](../../_assets/console-icons/plus.svg), который находится над списком полей датасета, и выберите **Поле**.
    1. Назовите поле `Визиты от первой недели`.
    1. Вставьте формулу `SUM([Визиты])/RMAX(SUM([Визиты]) among [week_num])`.
    1. Нажмите кнопку **Создать**.
1. Перетащите поле `Визиты от первой недели` в секцию **Показатели**.
1. Перетащите поле `Визиты от первой недели` в секцию **Цвета** вместо поля `Визиты`.
1. Настройте формат поля `Визиты от первой недели`. Для этого в секции **Показатели** в поле `Визиты от первой недели` нажмите значок ![image](../../_assets/console-icons/frame.svg). В открывшемся окне выполните настройку:
    1. Установите показатель **Формат** в значение `Процент`.
    1. Нажмите кнопку **Применить**.
1. Отредактируйте пороговые значения для цветов показателя. В секции **Цвета** нажмите значок ![gear](../../_assets/console-icons/gear.svg). В открывшемся окне включите опцию **Задать пороговые значения** и укажите пороговые значения `0,01`, `0,025` и `0,1` и нажмите кнопку **Применить**.
1. Нажмите кнопку **Сохранить**.

### 6.5. DataLens. Добавьте чарты на новую вкладку дашборда {#adding-charts-to-dashboard-tab}

1. Нажмите кнопку ![dashboards](../../_assets/console-icons/layout-cells-large.svg) **Дашборды** на панели слева и откройте дашборд.
1. Нажмите кнопку **Редактировать** → **Вкладки**.
1. Переименуйте существующую вкладку как `Обзор + Воронки`.
1. Добавьте новую вкладку и назовите ее `Когорты`. Нажмите **Сохранить**.
1. Перейдите на новую вкладку `Когорты`:
    1. Добавьте на дашборд чарт `ch_metrica_data_users_visits_cohorts_abs`.
    1. В поле **Название** укажите `Визиты по когортам (абсолюты)`.
1. Чтобы добавить новую вкладку, нажмите слева кнопку **Добавить**:
    1. В новой вкладке добавьте чарт `ch_metrica_data_users_visits_cohorts_rel`.
    1. Укажите название `Визиты по когортам (относительные)`.
    1. Нажмите кнопку **Добавить**.
    1. Нажмите кнопку **Сохранить**.

Вы получите чарт с двумя вкладками, между которыми можно переключаться.

### 6.6. DataLens. Создайте чарты {#creating-chart}

Создайте новый чарт на основе чарта `ch_metrica_data_users_visits_cohorts_abs`. Чарт можно открыть с дашборда или найти в [списке чартов](https://datalens.ru/widgets).

1. В правом верхнем углу нажмите значок ![image](../../_assets/console-icons/chevron-down.svg) → **Сохранить как копию**.
1. Укажите имя чарта `ch_metrica_data_users_revenue_cohorts_abs` и нажмите кнопку **Сохранить**.
1. Перетащите поле `Доход` в области **Показатели** и **Цвета** поверх поля `Визиты`.
1. В области поля `Доход` нажмите значок ![image](../../_assets/console-icons/frame.svg). Измените форматирование поля: 
    1. Выберите `1` знак после запятой.
    1. Выберите размерность `Миллионы, M`.
    1. Замените пороги градации цветов для нового поля на `500000`, `1500000` и `10000000`.
1. Сохраните чарт.

Создайте еще один чарт на основе чарта `ch_metrica_data_users_visits_cohorts_rel`:

1. В правом верхнем углу нажмите значок ![image](../../_assets/console-icons/chevron-down.svg) → **Сохранить как копию**.
1. Укажите имя чарта `ch_metrica_data_users_revenue_cohorts_rel` и нажмите кнопку **Сохранить**.
1. Измените поле `Визиты от первой недели`:
    1. Переименуйте поле как `Доход от первой недели`.
    1. Измените формулу на `SUM([Доход])/RMAX(SUM([Доход]) among [week_num])`.
    1. Измените пороги градации цветов для нового поля на `0.01`, `0.2` и `0.3`.
1. Сохраните чарт.

### 6.7. DataLens. Добавьте чарты на дашборд {#adding-chart-to-dashboard}

Добавьте на дашборд чарты с визуализацией когорт:

1. Нажмите кнопку **Редактировать**.
1. Нажмите кнопку **Добавить** ![save-button](../../_assets/console-icons/chevron-down.svg) → **Чарт**.
1. Из списка чартов выберите чарт `ch_metrica_data_users_revenue_cohorts_abs`.
1. Укажите имя `Доход по когортам (абсолюты)`.
1. С помощью кнопки ![plus](../../_assets/console-icons/plus.svg) **Добавить** создайте новую вкладку:
    1. В новой вкладке в списке чартов выберите чарт `ch_metrica_data_users_revenue_cohorts_rel`.
    1. Укажите имя `Доход по когортам (относительный)`.
    1. В правом верхнем углу нажмите значок **Сохранить**.
1. Расположите чарты на одном уровне.

## Как удалить созданные ресурсы {#clear-out}

Чтобы перестать платить за созданные ресурсы, [удалите кластер](../operations/cluster-delete.md).

_ClickHouse® является зарегистрированным товарным знаком [ClickHouse, Inc](https://clickhouse.com)._