Skip to main content
Mitzu — это no-code приложение для продуктовой аналитики, нативное для хранилища данных. Подобно таким инструментам, как Amplitude, Mixpanel и PostHog, Mitzu позволяет анализировать данные об использовании продукта без знания SQL или Python. Однако, в отличие от этих платформ, Mitzu не дублирует данные компании об использовании продукта. Вместо этого оно напрямую генерирует нативные SQL-запросы в существующем хранилище данных или озере данных компании.

​
Цель

В этом руководстве мы рассмотрим следующее:
  • Продуктовую аналитику, нативную для хранилища данных
  • Как интегрировать Mitzu с ClickHouse
Примеры наборов данныхЕсли у вас нет набора данных для работы с Mitzu, можно использовать данные NYC Taxi. Этот набор данных доступен в ClickHouse Cloud или может быть загружен по этой инструкции.
Это руководство — лишь краткий обзор использования Mitzu. Более подробную информацию можно найти в документации Mitzu.
1

Соберите сведения о подключении

Чтобы подключиться к ClickHouse по HTTP(S), вам понадобится следующая информация:Сведения о подключении для вашего сервиса ClickHouse Cloud доступны в консоли ClickHouse Cloud. Выберите сервис и нажмите Connect:
Кнопка подключения сервиса ClickHouse Cloud
Выберите HTTPS. Сведения о подключении будут показаны в примере команды curl.
Сведения о подключении к ClickHouse Cloud по HTTPS
Если вы используете самоуправляемый ClickHouse, сведения о подключении задаёт ваш администратор ClickHouse.
2

Войдите в Mitzu или зарегистрируйтесь

Для начала перейдите на https://app.mitzu.io, чтобы зарегистрироваться.
3

Настройте рабочее пространство

После создания организации следуйте инструкциям онбординга Set up your workspace на левой боковой панели. Затем нажмите ссылку Connect Mitzu with your data warehouse.
4

Подключите Mitzu к ClickHouse

Сначала выберите тип подключения ClickHouse и укажите сведения о подключении. Затем нажмите кнопку Test connection & Save, чтобы сохранить настройки.
5

Настройте таблицы событий

После сохранения подключения выберите вкладку Event tables и нажмите кнопку Add table. В модальном окне выберите базу данных и таблицы, которые хотите добавить в Mitzu.С помощью флажков выберите как минимум одну таблицу и нажмите кнопку Configure table. Откроется модальное окно, в котором можно задать ключевые столбцы для каждой таблицы.
Чтобы выполнять продуктовую аналитику в вашем развертывании ClickHouse, нужно указать несколько ключевых столбцов из таблицы. А именно:
  • User id - столбец с уникальным идентификатором пользователей.
  • Event time - столбец с временной меткой событий.
  • Optional[Event name] - этот столбец сегментирует события, если таблица содержит несколько типов событий.

После настройки всех таблиц нажмите кнопку Save & update event catalog, и Mitzu найдёт все события и их свойства в указанных выше таблицах. Этот шаг может занять несколько минут в зависимости от размера вашего набора данных.
6

Выполняйте запросы сегментации

Сегментация пользователей в Mitzu так же проста, как и в Amplitude, Mixpanel или PostHog.На странице Explore слева находится область выбора событий, а в верхней части можно настроить временной диапазон.
Фильтры и разбивкаФильтрация выполняется ожидаемым образом: выберите свойство (столбец ClickHouse) и значения из выпадающего списка, по которым нужно фильтровать. Для разбивки можно выбрать любое свойство события или пользователя (ниже показано, как добавить свойства пользователя).
7

Выполнить запросы для воронки

Выберите до 9 шагов для воронки. Укажите временной интервал, в течение которого пользователи могут пройти воронку. Получайте мгновенную информацию о коэффициенте конверсии, не написав ни одной строки SQL-кода.
Визуализируйте трендыВыберите Funnel trends, чтобы визуализировать изменения воронки с течением времени.
8

Выполнять запросы для анализа удержания

Выберите до 2 шагов для расчёта коэффициента удержания. Выберите окно удержания для повторяющегося периода. Получайте мгновенную аналитику по коэффициенту конверсии, не написав ни одной строки SQL-кода.
Удержание по когортамВыберите Weekly cohort retention, чтобы наглядно увидеть, как показатели удержания меняются со временем.
9

Выполнять запросы для анализа путей пользователей

Выберите до 9 шагов для воронки. Задайте временное окно, в течение которого пользователи могут пройти этот путь. Диаграмма пути в Mitzu наглядно показывает все маршруты, по которым пользователи проходят через выбранные события.
Разбивка шаговВы можете выбрать свойство для сегмента Break down, чтобы различать пользователей в рамках одного и того же шага.

10

Выполнять запросы для анализа выручки

Если настроены параметры выручки, Mitzu может рассчитывать общий MRR и количество подписок на основе ваших платёжных событий.
11

Нативный SQL

Mitzu поддерживает нативный SQL, то есть генерирует нативный SQL-код на основе выбранной вами конфигурации на странице Explore.
Продолжите работу в BI-инструментеЕсли вы столкнулись с ограничением в интерфейсе Mitzu, скопируйте SQL-код и продолжите работу в BI-инструменте.

​
Поддержка Mitzu

Если у вас возникли трудности, свяжитесь с нами по адресу support@mitzu.io Или присоединяйтесь к нашему сообществу в Slack здесь

​
Узнайте больше

Подробнее о Mitzu — на mitzu.io Посетите нашу страницу документации: docs.mitzu.io
Последнее изменение 24 июля 2026 г.