Wikimedia

O objeto principal da análise são as buscas e a navegação depois da busca. Criamos esses dados a partir dos dados originais da wikimedia em /data/search_data.csv.

Aqui, exploramos esses dados.

buscas = read_csv(here::here("data/search_data.csv"))

Parsed with column specification:
cols(
  session_id = [31mcol_character()[39m,
  search_index = [32mcol_double()[39m,
  session_length = [32mcol_double()[39m,
  session_start_timestamp = [32mcol_double()[39m,
  session_start_date = [34mcol_datetime(format = "")[39m,
  group = [31mcol_character()[39m,
  results = [32mcol_double()[39m,
  num_clicks = [32mcol_double()[39m,
  first_click = [32mcol_double()[39m
)

glimpse(buscas)

Observations: 136,234
Variables: 9
$ session_id              [3m[38;5;246m<chr>[39m[23m "0000cbcb67c19c45", "0001382e027b2ea4", "0001e8bb…
$ search_index            [3m[38;5;246m<dbl>[39m[23m 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1…
$ session_length          [3m[38;5;246m<dbl>[39m[23m 0, 303, 435, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 0, 43, 43, 0…
$ session_start_timestamp [3m[38;5;246m<dbl>[39m[23m 20160303152045, 20160307084955, 20160305092415, 2…
$ session_start_date      [3m[38;5;246m<dttm>[39m[23m 2016-03-03 15:20:45, 2016-03-07 08:49:55, 2016-0…
$ group                   [3m[38;5;246m<chr>[39m[23m "b", "b", "b", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "b",…
$ results                 [3m[38;5;246m<dbl>[39m[23m 20, 18, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 1, 0, 1, 20, …
$ num_clicks              [3m[38;5;246m<dbl>[39m[23m 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 3, 0, 0…
$ first_click             [3m[38;5;246m<dbl>[39m[23m NA, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …

buscas %>% 
    ggplot(aes(x = results)) + 
    geom_histogram(binwidth = 5)

Tarefa

Você deve criar um relatório reproduzível respondendo às seguintes perguntas:

1) Qual é a nossa taxa de cliques geral diária? Como isso varia entre os grupos?

Vamos analisar o número geral de cliques e a média de cliques apenas quando o usuário clica em alguma coisa, ou seja, quando num_clicks > 0 no geral.

#coluna dia day
buscas <- mutate(buscas, day = round_date(buscas$session_start_date, "day"))

#coluna data date
buscas <- mutate(buscas, date = as.Date(format(session_start_date, "%Y-%m-%d")))

cliques_por_dia_geral = buscas %>% 
filter(num_clicks > 0) %>%
group_by(date) %>%
summarise(total_clicks = sum(num_clicks))

  ggplot(data=cliques_por_dia_geral, aes(x = date, y = total_clicks)) +
  geom_line() + 
    geom_point() + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200), trans = "log10") +
    scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200)) +
  labs(
      x = "Data",
      y = "cliques",
      title = "Total de cliques por dia")

  
  media_cliques_por_dia_geral = buscas %>% 
filter(num_clicks > 0) %>%
group_by(date) %>%
summarise(media_total_clicks = mean(num_clicks))


  ggplot(data=media_cliques_por_dia_geral, aes(x = date, y = media_total_clicks)) +
  geom_line() + 
    geom_point() + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200), trans = "log10") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200)) +
  labs(
      x = "Data",
      y = "cliques",
      title = "Média de cliques por dia")

Vamos analisar o número geral de cliques e a média de cliques apenas quando o usuário clica em alguma coisa, ou seja, quando num_clicks > 0 por grupo.


cliques_por_dia_geral = buscas %>% 
filter(num_clicks > 0) %>%
group_by(date, group) %>%
summarise(total_clicks = sum(num_clicks))

  ggplot(data=cliques_por_dia_geral, aes(x = as.Date(date), y = total_clicks, color = group)) +
  geom_line() + 
    geom_point() + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200), trans = "log10") +
    scale_y_continuous(breaks = seq(0,6000,200)) +
  labs(
      y = "cliques",
      x = "Data",
      title = "Total de cliques por dia por grupo")

  
  media_cliques_por_dia_geral = buscas %>% 
filter(num_clicks > 0) %>%
group_by(date, group) %>%
summarise(media_total_clicks = mean(num_clicks))


  ggplot(data=media_cliques_por_dia_geral, aes(x = as.Date(date), y = media_total_clicks, color = group)) +
  geom_line() + 
    geom_point() + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200), trans = "log10") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,0.6,0.1)) +
  labs(
      y = "cliques",
      x = "Data",
      title = "Média de cliques por dia por grupo")

2) Quais resultados as pessoas tendem a experimentar primeiro? Como isso muda no dia-a-dia?

Vamos observar a distribuição de qual resultado as pessoas clicam primeiro por grupo. Pela distribuição, vemos que a maior parte experimentam os resultados de 1 a 7.


buscas %>% 
    filter(!is.na(first_click), first_click<=20) %>%
    count(first_click, group) %>% 
    ggplot(aes(x = first_click, y = n, fill = group)) + 
    geom_area() +
    #scale_x_continuous(breaks = seq(0,20,1), trans = "log10") 
    scale_x_continuous(breaks = seq(0,20,1)) +
    labs(
      x = "Primeiro clique",
      y = "Número de cliques",
      fill = "Grupo",
      title = "")

3) Qual é a nossa taxa de resultados zero no geral? Como isso varia entre os grupos?

Vamos observar o número de resultados zero a cada dia por grupo e geral. Depois, vamos visualizar a média de resultados zero a cada dia por grupo e geral.


resultado_zero_diario_geral = buscas %>% 
                        filter(results==0) %>% 
                            group_by(date) %>% 
                                summarise(numero_resultado_zero_geral=n()) 

resultado_total_diario_geral = buscas  %>%
                        group_by(date) %>% 
                            summarise(total_resultados_geral=n())

resultado_zero_diario_grupo = buscas %>% 
                        filter(results==0) %>% 
                            group_by(date, group) %>% 
                                summarise(numero_resultado_zero_grupo=n()) 

resultado_total_diario_grupo = buscas  %>%
                        group_by(date, group) %>% 
                            summarise(total_resultados_grupo=n())



calculo_taxa_resultado_zero_geral = resultado_zero_diario_geral %>% 
                            inner_join(resultado_total_diario_geral, by=c("date")) %>%
                                mutate(taxa_resultado_zero_geral = numero_resultado_zero_geral/total_resultados_geral)

calculo_taxa_resultado_zero_grupo = resultado_zero_diario_grupo %>% 
                            inner_join(resultado_total_diario_grupo, by=c("date", "group")) %>%
                                mutate(taxa_resultado_zero_grupo = numero_resultado_zero_grupo/total_resultados_grupo)


ggplot(data=resultado_zero_diario_geral, aes(x=date, y=numero_resultado_zero_geral))+
geom_line() + 
geom_point() + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
  #scale_y_continuous(breaks = seq(0,2600,100)) +
  labs(title = "",
       x = "Data", 
       y="Resultados Zero",
       group = "")


ggplot(data=resultado_zero_diario_grupo, aes(x=date, y=numero_resultado_zero_grupo, group=group, color=group))+
geom_line() + 
geom_point() + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0,2600,100)) +
  labs(title = "",
       x = "Data", 
       y="Resultados Zero",
       group = "Grupo", 
       color = "Grupo")

  
ggplot(data=calculo_taxa_resultado_zero_geral, aes(x=date, y=taxa_resultado_zero_geral))+
geom_line() + 
geom_point() + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
  #scale_y_continuous(breaks = seq(0,2600,100)) +
  labs(title = "",
       x = "Data", 
       y="Resultados Zero",
       group = "")


ggplot(data=calculo_taxa_resultado_zero_grupo, aes(x=date, y=taxa_resultado_zero_grupo, group=group, color=group))+
geom_line() + 
geom_point() + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
  #scale_y_continuous(breaks = seq(0,2600,100)) +
  labs(title = "",
       x = "Data", 
       y="Resultados Zero",
       group = "Grupo", 
       color = "Grupo")

4) Seja a duração da sessão aproximadamente o tempo entre o primeiro e o último evento de uma sessão. Escolha uma variável do conjunto de dados e descreva sua relação com o tamanho da sessão. Visualize o relacionamento.

Escolhemos a variável número de cliques e vemos sua relação com o tamanho da sessão. Após, vamos visualizar correlação entre as variáveis (pearson, spearman, kendall)


cor_buscas_geral = buscas %>%
    filter (!is.na(session_length), session_length != 0) 

    ggplot(data = cor_buscas_geral, aes(x = session_length, y = num_clicks)) + 
    geom_point() +
    scale_x_continuous(trans = 'log10') +
    #facet_wrap(~ group)  +
    labs(
        x = "duração da sessão",
        y = "cliques",
        title = "Geral")


cor_buscas_grupo = buscas %>%
    filter (!is.na(session_length), session_length != 0) 

    ggplot(data = cor_buscas_grupo, aes(x = session_length, y = num_clicks)) + 
    geom_point() +
    scale_x_continuous(trans = 'log10') +
    facet_wrap(~ group)  +
    labs(
        x = "duração da sessão",
        y = "cliques",
        title = "Grupo")

# 
# busca_geral_cor = cor_buscas_geral %>%
#     summarise(
#     pearson = cor(session_length, num_clicks, method = "pearson"),
#     spearman = cor(session_length, num_clicks, method = "spearman"),
#     kendall = cor(session_length, num_clicks, method = "kendall")
#   )
# 
# busca_grupo_a_cor = buscas %>%
#     filter(group == 'a') %>%
#     summarise(
#     pearson = cor(session_length, num_clicks, method = "pearson"),
#     spearman = cor(session_length, num_clicks, method = "spearman"),
#     kendall = cor(session_length, num_clicks, method = "kendall")
#   )
# 
# busca_grupo_b_cor = buscas %>%
#     filter(group == 'b') %>%
#     summarise(
#     pearson = cor(session_length, num_clicks, method = "pearson"),
#     spearman = cor(session_length, num_clicks, method = "spearman"),
#     kendall = cor(session_length, num_clicks, method = "kendall")
#   )

---
title: "Wikimedia"
author: "André Felipe"
output: html_notebook
#     html_document:
#       code_folding: hide
#       toc: true
#     df_print: paged
# theme: sandstone
---

O objeto principal da análise são as buscas e a navegação depois da busca. Criamos esses dados a partir dos dados originais da wikimedia em `/data/search_data.csv`. 

Aqui, exploramos esses dados. 

```{r echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, error=FALSE}
library(tidyverse)
library(here)
library(lubridate)
library(scales)
library(gridExtra)
theme_set(theme_bw())
options(scipen=999) # nao mostra numeros em notacao cientifica
```

```{r ETL}
buscas = read_csv(here::here("data/search_data.csv"))

glimpse(buscas)
```

```{r}
buscas %>% 
    ggplot(aes(x = results)) + 
    geom_histogram(binwidth = 5) 
```


<!-- Task 

        You must create a reproducible report answering the following questions:

1) What is our daily overall clickthrough rate? How does it vary between the groups? 
2) Which results do people tend to try first? How does it change day-to-day? 
3) What is our daily overall zero results rate? How does it vary between the groups? 
4) Let session length be approximately the time between the first event and the last event in a session. Choose a variable from the dataset and describe its relationship to session length. Visualize the relationship. 
5) Summarize your findings in an executive summary. 
-->

## Tarefa 

## Você deve criar um relatório reproduzível respondendo às seguintes perguntas:

### 1) Qual é a nossa taxa de cliques geral diária? Como isso varia entre os grupos?

Vamos analisar o número geral de cliques e a média de cliques apenas quando o usuário clica em alguma coisa, ou seja, quando num_clicks > 0 no geral.

```{r}
#coluna dia day
buscas <- mutate(buscas, day = round_date(buscas$session_start_date, "day"))

#coluna data date
buscas <- mutate(buscas, date = as.Date(format(session_start_date, "%Y-%m-%d")))

cliques_por_dia_geral = buscas %>% 
filter(num_clicks > 0) %>%
group_by(date) %>%
summarise(total_clicks = sum(num_clicks))

  ggplot(data=cliques_por_dia_geral, aes(x = date, y = total_clicks)) +
  geom_line() + 
    geom_point() + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200), trans = "log10") +
    scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200)) +
  labs(
      x = "Data",
      y = "cliques",
      title = "Total de cliques por dia") 
  
  media_cliques_por_dia_geral = buscas %>% 
filter(num_clicks > 0) %>%
group_by(date) %>%
summarise(media_total_clicks = mean(num_clicks))


  ggplot(data=media_cliques_por_dia_geral, aes(x = date, y = media_total_clicks)) +
  geom_line() + 
    geom_point() + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200), trans = "log10") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200)) +
  labs(
      x = "Data",
      y = "cliques",
      title = "Média de cliques por dia")

```
Vamos analisar o número geral de cliques e a média de cliques apenas quando o usuário clica em alguma coisa, ou seja, quando num_clicks > 0 por grupo.

```{r}

cliques_por_dia_geral = buscas %>% 
filter(num_clicks > 0) %>%
group_by(date, group) %>%
summarise(total_clicks = sum(num_clicks))

  ggplot(data=cliques_por_dia_geral, aes(x = as.Date(date), y = total_clicks, color = group)) +
  geom_line() + 
    geom_point() + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200), trans = "log10") +
    scale_y_continuous(breaks = seq(0,6000,200)) +
  labs(
      y = "cliques",
      x = "Data",
      title = "Total de cliques por dia por grupo") 
  
  media_cliques_por_dia_geral = buscas %>% 
filter(num_clicks > 0) %>%
group_by(date, group) %>%
summarise(media_total_clicks = mean(num_clicks))


  ggplot(data=media_cliques_por_dia_geral, aes(x = as.Date(date), y = media_total_clicks, color = group)) +
  geom_line() + 
    geom_point() + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,200), trans = "log10") +
    #scale_y_continuous(breaks = seq(0,0.6,0.1)) +
  labs(
      y = "cliques",
      x = "Data",
      title = "Média de cliques por dia por grupo")

```

### 2) Quais resultados as pessoas tendem a experimentar primeiro? Como isso muda no dia-a-dia? 

Vamos observar a distribuição de qual resultado as pessoas clicam primeiro por grupo. Pela distribuição, vemos que a maior parte experimentam os resultados de 1 a 7.

```{r}

buscas %>% 
    filter(!is.na(first_click), first_click<=20) %>%
    count(first_click, group) %>% 
    ggplot(aes(x = first_click, y = n, fill = group)) + 
    geom_area() +
    #scale_x_continuous(breaks = seq(0,20,1), trans = "log10") 
    scale_x_continuous(breaks = seq(0,20,1)) +
    labs(
      x = "Primeiro clique",
      y = "Número de cliques",
      fill = "Grupo",
      title = "")

```

### 3) Qual é a nossa taxa de resultados zero no geral? Como isso varia entre os grupos? 

Vamos observar o número de resultados zero a cada dia por grupo e geral.
Depois, vamos visualizar a média de resultados zero a cada dia por grupo e geral.

```{r}

resultado_zero_diario_geral = buscas %>% 
                        filter(results==0) %>% 
                            group_by(date) %>% 
                                summarise(numero_resultado_zero_geral=n()) 

resultado_total_diario_geral = buscas  %>%
                        group_by(date) %>% 
                            summarise(total_resultados_geral=n())

resultado_zero_diario_grupo = buscas %>% 
                        filter(results==0) %>% 
                            group_by(date, group) %>% 
                                summarise(numero_resultado_zero_grupo=n()) 

resultado_total_diario_grupo = buscas  %>%
                        group_by(date, group) %>% 
                            summarise(total_resultados_grupo=n())



calculo_taxa_resultado_zero_geral = resultado_zero_diario_geral %>% 
                            inner_join(resultado_total_diario_geral, by=c("date")) %>%
                                mutate(taxa_resultado_zero_geral = numero_resultado_zero_geral/total_resultados_geral)

calculo_taxa_resultado_zero_grupo = resultado_zero_diario_grupo %>% 
                            inner_join(resultado_total_diario_grupo, by=c("date", "group")) %>%
                                mutate(taxa_resultado_zero_grupo = numero_resultado_zero_grupo/total_resultados_grupo)


ggplot(data=resultado_zero_diario_geral, aes(x=date, y=numero_resultado_zero_geral))+
geom_line() + 
geom_point() + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
  #scale_y_continuous(breaks = seq(0,2600,100)) +
  labs(title = "",
       x = "Data", 
       y="Resultados Zero",
       group = "")

ggplot(data=resultado_zero_diario_grupo, aes(x=date, y=numero_resultado_zero_grupo, group=group, color=group))+
geom_line() + 
geom_point() + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0,2600,100)) +
  labs(title = "",
       x = "Data", 
       y="Resultados Zero",
       group = "Grupo", 
       color = "Grupo")
  
ggplot(data=calculo_taxa_resultado_zero_geral, aes(x=date, y=taxa_resultado_zero_geral))+
geom_line() + 
geom_point() + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
  #scale_y_continuous(breaks = seq(0,2600,100)) +
  labs(title = "",
       x = "Data", 
       y="Resultados Zero",
       group = "")

ggplot(data=calculo_taxa_resultado_zero_grupo, aes(x=date, y=taxa_resultado_zero_grupo, group=group, color=group))+
geom_line() + 
geom_point() + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 day") +
  #scale_y_continuous(breaks = seq(0,2600,100)) +
  labs(title = "",
       x = "Data", 
       y="Resultados Zero",
       group = "Grupo", 
       color = "Grupo")

```

### 4) Seja a duração da sessão aproximadamente o tempo entre o primeiro e o último evento de uma sessão. Escolha uma variável do conjunto de dados e descreva sua relação com o tamanho da sessão. Visualize o relacionamento.

Escolhemos a variável número de cliques e vemos sua relação com o tamanho da sessão. 
Após, vamos visualizar correlação entre as variáveis (pearson, spearman, kendall) 

```{r}

cor_buscas_geral = buscas %>%
    filter (!is.na(session_length), session_length != 0) 

    ggplot(data = cor_buscas_geral, aes(x = session_length, y = num_clicks)) + 
    geom_point() +
    scale_x_continuous(trans = 'log10') +
    #facet_wrap(~ group)  +
    labs(
        x = "duração da sessão",
        y = "cliques",
        title = "Geral") 

cor_buscas_grupo = buscas %>%
    filter (!is.na(session_length), session_length != 0) 

    ggplot(data = cor_buscas_grupo, aes(x = session_length, y = num_clicks)) + 
    geom_point() +
    scale_x_continuous(trans = 'log10') +
    facet_wrap(~ group)  +
    labs(
        x = "duração da sessão",
        y = "cliques",
        title = "Grupo") 
# 
# busca_geral_cor = cor_buscas_geral %>%
#     summarise(
#     pearson = cor(session_length, num_clicks, method = "pearson"),
#     spearman = cor(session_length, num_clicks, method = "spearman"),
#     kendall = cor(session_length, num_clicks, method = "kendall")
#   )
# 
# busca_grupo_a_cor = buscas %>%
#     filter(group == 'a') %>%
#     summarise(
#     pearson = cor(session_length, num_clicks, method = "pearson"),
#     spearman = cor(session_length, num_clicks, method = "spearman"),
#     kendall = cor(session_length, num_clicks, method = "kendall")
#   )
# 
# busca_grupo_b_cor = buscas %>%
#     filter(group == 'b') %>%
#     summarise(
#     pearson = cor(session_length, num_clicks, method = "pearson"),
#     spearman = cor(session_length, num_clicks, method = "spearman"),
#     kendall = cor(session_length, num_clicks, method = "kendall")
#   )

    
```

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### 5) Resuma suas descobertas em um resumo executivo.
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