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将 Mitzu 连接到 ClickHouse

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Mitzu 是一种无代码、仓库原生的产品分析应用程序。与 Amplitude、Mixpanel 和 PostHog 等工具类似，Mitzu 使用户能够分析产品使用数据，而无需具备 SQL 或 Python 专业知识。

然而，与这些平台不同，Mitzu 不会重复公司的产品使用数据。相反，它直接在公司的现有数据仓库或数据湖上生成原生 SQL 查询。

目标​

在本指南中，我们将涵盖以下内容：

  • 仓库原生产品分析
  • 如何将 Mitzu 集成到 ClickHouse
示例数据集

如果您没有可用于 Mitzu 的数据集，可以使用 NYC Taxi 数据。 此数据集可在 ClickHouse Cloud 中获取，或者 可以按照这些说明加载。

本指南只是如何使用 Mitzu 的简要概述。您可以在 Mitzu 文档 中找到更详细的信息。

1. 收集连接详细信息​

To connect to ClickHouse with HTTP(S) you need this information:

  • The HOST and PORT: typically, the port is 8443 when using TLS or 8123 when not using TLS.

  • The DATABASE NAME: out of the box, there is a database named default, use the name of the database that you want to connect to.

  • The USERNAME and PASSWORD: out of the box, the username is default. Use the username appropriate for your use case.

The details for your ClickHouse Cloud service are available in the ClickHouse Cloud console. Select the service that you will connect to and click Connect:

Choose HTTPS, and the details are available in an example curl command.

If you are using self-managed ClickHouse, the connection details are set by your ClickHouse administrator.

ClickHouseにHTTP(S)で接続するには、次の情報が必要です：

  • HOSTとPORT: 通常、ポートはTLSを使用する場合は8443、TLSを使用しない場合は8123です。

  • DATABASE NAME: デフォルトでは、defaultという名前のデータベースがあります。接続したいデータベースの名前を使用してください。

  • USERNAMEとPASSWORD: デフォルトでは、ユーザー名はdefaultです。ご利用のケースに適したユーザー名を使用してください。

ClickHouse Cloudサービスの詳細はClickHouse Cloudコンソールで確認できます。接続するサービスを選択し、Connectをクリックします：

HTTPSを選択すると、詳細が例のcurlコマンドで提供されます。

セルフマネージドのClickHouseを使用している場合、接続の詳細はClickHouseの管理者によって設定されます。

2. 登录或注册 Mitzu​

作为第一步，请前往 https://app.mitzu.io 注册。

3. 配置工作区​

创建组织后，请按照左侧边栏中的 设置您的工作区 入门指南进行操作。然后，单击 将 Mitzu 连接到您的数据仓库 链接。

4. 将 Mitzu 连接到 ClickHouse​

首先，选择 ClickHouse 作为连接类型并设置连接详细信息。然后，单击 测试连接并保存 按钮以保存设置。

5. 配置事件表​

连接保存后，选择 事件表 标签并单击 添加表 按钮。在弹出窗口中，选择您的数据库和您想要添加到 Mitzu 的表。

使用复选框选择至少一个表，然后单击 配置表 按钮。这将打开一个弹出窗口，您可以在此设置每个表的关键列。


要在您的 ClickHouse 设置上运行产品分析，您需要 > 从您的表中指定一些关键列。

这些包括：

  • 用户 ID - 用户的唯一标识符列。
  • 事件时间 - 您的事件的时间戳列。
  • 可选 [事件名称] - 如果表包含多种事件类型，此列将对事件进行细分。

配置完所有表后，单击 保存并更新事件目录 按钮，Mitzu 将识别上述定义表中的所有事件及其属性。此步骤可能需要几分钟，具体取决于数据集的大小。

6. 运行分段查询​

在 Mitzu 中进行用户分段与在 Amplitude、Mixpanel 或 PostHog 中一样简单。

探索页面有左侧的事件选择区域，而顶部则允许您配置时间范围。


过滤和细分

过滤的方式与您所期待的相同：选择一个属性（ClickHouse 列），从下拉列表中选择要过滤的值。 您可以选择任何事件或用户属性以进行细分（请参见下面如何集成用户属性）。

7. 运行漏斗查询​

选择最多 9 个步骤进行漏斗分析。选择用户可以完成漏斗的时间窗口。 无需编写一行 SQL 代码，立即获得转化率洞察。


可视化趋势

选择 漏斗趋势 以可视化随时间变化的漏斗趋势。

8. 运行留存查询​

选择最多 2 个步骤来计算留存率。选择重复窗口的留存窗口，以便 无需编写一行 SQL 代码，立即获得转化率洞察。


群体留存

选择 每周群体留存 来可视化您的留存率如何随时间变化。

9. 运行旅程查询​

选择最多 9 个步骤进行漏斗分析。选择用户可以完成旅程的时间窗口。Mitzu 旅程图为您提供了用户在所选事件中采取的每条路径的可视化地图。


细分步骤

您可以选择一个属性进行 细分，以区分同一步骤中的用户。


10. 运行收入查询​

如果配置了收入设置，Mitzu 可以根据您的支付事件计算总 MRR 和订阅数量。

11. SQL 原生​

Mitzu 是 SQL 原生的，这意味着它根据您在探索页面上的配置生成原生 SQL 代码。


在 BI 工具中继续工作

如果您在 Mitzu UI 中遇到限制，请复制 SQL 代码，并在 BI 工具中继续工作。

Mitzu 支持​

如果您迷失了，可以随时联系我们 [email protected]

或您可以在我们的 Slack 社区 这里

了解更多​

在 mitzu.io 上找到更多关于 Mitzu 的信息

访问我们的文档页面 docs.mitzu.io