> ## Documentation Index
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> Mitzu é um aplicativo de análise de produto sem código e warehouse-native.
# Como conectar o Mitzu ao ClickHouse
export const CommunityMaintainedBadge = () => {
return ;
};
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return ;
};
Mitzu é um aplicativo de análise de produto sem código e warehouse-native. Semelhante a ferramentas como Amplitude, Mixpanel e PostHog, o Mitzu permite que os usuários analisem dados de uso do produto sem exigir conhecimento de SQL ou Python.
No entanto, ao contrário dessas plataformas, o Mitzu não duplica os dados de uso do produto da empresa. Em vez disso, gera consultas SQL nativas diretamente no data warehouse ou data lake já existente da empresa.
## Objetivo
Neste guia, vamos abordar o seguinte:
* Análise de produto warehouse-native
* Como integrar o Mitzu ao ClickHouse
**Conjuntos de dados de exemplo**
Se você não tiver um conjunto de dados para usar com o Mitzu, pode trabalhar com o NYC Taxi Data.
Esse conjunto de dados está disponível no ClickHouse Cloud ou [pode ser carregado seguindo estas instruções](/pt-BR/get-started/sample-datasets/nyc-taxi).
Este guia é apenas uma breve visão geral de como usar o Mitzu. Você pode encontrar informações mais detalhadas na [documentação do Mitzu](https://docs.mitzu.io/).
## 1. Reúna os detalhes da conexão
Para se conectar ao ClickHouse via HTTP(S), você precisa das seguintes informações:
| Parâmetro(s) | Descrição |
| ------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `HOST` and `PORT` | Normalmente, a porta é 8443 ao usar TLS ou 8123 quando não se usa TLS. |
| `DATABASE NAME` | Por padrão, há um banco de dados chamado `default`; use o nome do banco de dados ao qual você deseja se conectar. |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | Por padrão, o nome de usuário é `default`. Use o nome de usuário apropriado para o seu caso de uso. |
Os detalhes do seu serviço do ClickHouse Cloud estão disponíveis no console do ClickHouse Cloud.
Selecione um serviço e clique em **Connect**:
Escolha **HTTPS**. Os detalhes de conexão são exibidos em um comando `curl` de exemplo.
Se você estiver usando ClickHouse autogerenciado, os detalhes de conexão são definidos pelo administrador do seu ClickHouse.
## 2. Faça login ou cadastre-se no Mitzu
Para começar, acesse [https://app.mitzu.io](https://app.mitzu.io) para se cadastrar.
## 3. Configure o seu workspace
Após criar uma organização, siga o guia de onboarding `Set up your workspace` na barra lateral esquerda. Em seguida, clique no link `Connect Mitzu with your data warehouse`.
## 4. Conecte o Mitzu ao ClickHouse
Primeiro, selecione ClickHouse como o tipo de conexão e defina os detalhes da conexão. Em seguida, clique no botão `Test connection & Save` para salvar as configurações.
## 5. Configurar tabelas de eventos
Depois que a conexão for salva, selecione a aba `Event tables` e clique no botão `Add table`. No modal, selecione seu banco de dados e as tabelas que deseja adicionar ao Mitzu.
Use as caixas de seleção para escolher pelo menos uma tabela e clique no botão `Configure table`. Isso abrirá uma janela modal na qual você poderá definir as colunas-chave de cada tabela.
> Para executar análises de produto na sua configuração do ClickHouse, você precisa > especificar algumas colunas-chave da sua tabela.
>
> São elas:
>
> * **ID do usuário** - a coluna do identificador único dos usuários.
> * **Hora do evento** - a coluna de timestamp dos seus eventos.
> * Optional\[**Nome do evento**] - Esta coluna segmenta os eventos se a tabela contiver vários tipos de evento.
Quando todas as tabelas estiverem configuradas, clique no botão `Save & update event catalog`, e o Mitzu localizará todos os eventos e suas propriedades a partir da tabela definida acima. Esta etapa pode levar alguns minutos, dependendo do tamanho do seu dataset.
## 4. Executar consultas de segmentação
A segmentação de usuários no Mitzu é tão fácil quanto no Amplitude, Mixpanel ou PostHog.
A página Explore tem, à esquerda, uma área de seleção de eventos, enquanto a seção superior permite configurar o intervalo de tempo.
**Filtros e detalhamento**
A filtragem funciona da forma esperada: escolha uma propriedade (coluna do ClickHouse) e selecione, no menu suspenso, os valores pelos quais deseja filtrar.
Você pode escolher qualquer propriedade de evento ou de usuário para os detalhamentos (veja abaixo como integrar propriedades de usuário).
## 5. Execute consultas de funil
Selecione até 9 etapas para um funil. Escolha a janela de tempo em que seus usuários podem concluir o funil.
Obtenha insights imediatos sobre a taxa de conversão sem escrever uma única linha de SQL.
**Visualize tendências**
Escolha `Funnel trends` para visualizar as tendências do funil ao longo do tempo.
## 6. Execute consultas de retenção
Selecione até 2 etapas para calcular a taxa de retenção. Escolha a janela de retenção para a janela recorrente para
Obtenha insights imediatos sobre a taxa de conversão sem escrever uma única linha de SQL.
**Retenção de coorte**
Selecione `Weekly cohort retention` para visualizar como suas taxas de retenção mudam ao longo do tempo.
## 7. Execute consultas de jornada
Selecione até 9 etapas para um funil. Escolha a janela de tempo em que seus usuários podem concluir a jornada. O gráfico de jornada do Mitzu fornece um mapa visual de todos os caminhos que os usuários percorrem entre os eventos selecionados.
**Detalhe as etapas**
Você pode selecionar uma propriedade para o segmento `Break down` para distinguir usuários dentro da mesma etapa.
## 8. Execute consultas de receita
Se as configurações de receita estiverem configuradas, o Mitzu poderá calcular o MRR total e o número de assinaturas com base nos seus eventos de pagamento.
## 9. SQL nativo
O Mitzu usa SQL nativo, o que significa que ele gera código SQL nativo com base na configuração escolhida na página Explore.
**Continue o trabalho em uma ferramenta de BI**
Se você encontrar alguma limitação na interface do Mitzu, copie o código SQL e continue o trabalho em uma ferramenta de BI.
## Suporte da Mitzu
Se você estiver com dúvidas, fique à vontade para entrar em contato conosco pelo [support@mitzu.io](email://support@mitzu.io)
Ou acesse nossa comunidade no Slack [aqui](https://join.slack.com/t/mitzu-io/shared_invite/zt-1h1ykr93a-_VtVu0XshfspFjOg6sczKg)
## Saiba mais
Encontre mais informações sobre a Mitzu em [mitzu.io](https://mitzu.io)
Visite nossa documentação em [docs.mitzu.io](https://docs.mitzu.io)