А  разве в retention есть константа даты?) Там есть окно.

поясните пожалуйста

1 - мы проанализировали и поняли что пользователь "не вернулся" , если не заходил на сайт месяц, например.
2. есть рендж дат,если пользователь заходил на сайт 01.01 и после этого 30 дней не возвращался на сайт, то он "не вернулся"  
эта дата 01.01 динамическая, зависит от дата визита пользователя
3 - показатели когда пользователь вернулся или не вернулся присваиваются к каждому предыдущему сеансу

это мое мнение по расчету  retention

какой инструмент можно настроить, что бы видеть ретеншен в реальном времени ? Firebase подходит для таких целей ?

а для чего в реальном времени?

может я не так выразился, сейчас мне приходится всё в ручную считать, я переношу все данные в дашборд, подставляю формулы
можно ли как-то обойтись без этой рутины ? а просто зашёл и увидел, какой ретеншен был на прошлой неделе

да, на python все легко считается, можно и самому формулу написать

https://medium.com/analytics-vidhya/user-retention-in-python-8c33fa5766b6
https://towardsdatascience.com/how-to-calculate-customer-retention-rate-a-practical-approach-1c97709d495f

Можно организовать БД с пересчётом нужных параметров и подключить её к дашбордам.

ребята, спасибо, кажется, что я разобрался

Привет, уважаемые аналитики.
Я хочу зайти в сферу аналитики. Ищу наставника (буду помогать решать задачи в обмен на опыт)

Вигерсом клянешься?))

Не)) не читал))

Я еще не настоящий аналитик. Только начинаю))

Сначала определись - каким именно аналитиком хочешь быть? Бизнес, системным, продуктовым, аналитиком данных, маркетинговым аналитиком?

Пути разные у них

Бизнес, маркетинг, продукт

Бизнес-аналитик - работа с требованиями, общение с заказчиком.
Маркетинг - работа больше с цифрами, продуктовый - тоже больше с цифрами. Но этих двух я хуже знаю, чем они занимаются. Могу ошибаться.

Тогда бизнес. Это сложнее

Это все разное

Бизнес прописание и формализация бизнес процессов, написание ТЗ, знание нотаций