> ## Documentation Index
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> Mitzu est une application no-code d'analyse produit warehouse-native.
# Connecter Mitzu à ClickHouse
export const CommunityMaintainedBadge = () => {
return ;
};
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return ;
};
Mitzu est une application d’analyse produit sans code, warehouse-native. À l’instar d’outils comme Amplitude, Mixpanel et PostHog, Mitzu permet aux utilisateurs d’analyser les données d’usage du produit sans avoir besoin de maîtriser SQL ou Python.
Cependant, contrairement à ces plateformes, Mitzu ne duplique pas les données d’usage du produit de l’entreprise. Il génère plutôt des requêtes SQL natives directement sur l’entrepôt de données ou le data lake existant de l’entreprise.
## Objectif
Dans ce guide, nous allons aborder les points suivants :
* Analyse produit nativement sur l’entrepôt de données
* Comment intégrer Mitzu à ClickHouse
**Jeux de données d’exemple**
Si vous n’avez pas de jeu de données à utiliser avec Mitzu, vous pouvez utiliser NYC Taxi Data.
Ce jeu de données est disponible dans ClickHouse Cloud ou [peut être chargé en suivant ces instructions](/fr/get-started/sample-datasets/nyc-taxi).
Ce guide n’offre qu’un bref aperçu de l’utilisation de Mitzu. Vous trouverez des informations plus détaillées dans la [documentation Mitzu](https://docs.mitzu.io/).
## 1. Récupérez vos informations de connexion
Pour vous connecter à ClickHouse via HTTP(S), vous avez besoin des informations suivantes :
| Paramètre(s) | Description |
| ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `HOST` and `PORT` | En général, le port est 8443 lors de l’utilisation de TLS, ou 8123 sans TLS. |
| `DATABASE NAME` | Par défaut, une base de données nommée `default` est disponible ; utilisez le nom de la base de données à laquelle vous voulez vous connecter. |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | Par défaut, le nom d’utilisateur est `default`. Utilisez le nom d’utilisateur adapté à votre cas d’usage. |
Les informations de votre service ClickHouse Cloud sont disponibles dans la console ClickHouse Cloud.
Sélectionnez un service, puis cliquez sur **Connect** :
Choisissez **HTTPS**. Les détails de connexion s’affichent dans un exemple de commande `curl`.
Si vous utilisez ClickHouse autogéré, les détails de connexion sont définis par votre administrateur ClickHouse.
## 2. Connectez-vous ou inscrivez-vous à Mitzu
Pour commencer, rendez-vous sur [https://app.mitzu.io](https://app.mitzu.io) afin de créer un compte.
## 3. Configurez votre espace de travail
Après avoir créé une organisation, suivez le guide d’onboarding `Set up your workspace` dans la barre latérale de gauche. Cliquez ensuite sur le lien `Connect Mitzu with your data warehouse`.
## 4. Connecter Mitzu à ClickHouse
Sélectionnez d’abord ClickHouse comme type de connexion et renseignez les détails de connexion. Cliquez ensuite sur le bouton `Test connection & Save` pour enregistrer les paramètres.
## 5. Configurer les tables d’événements
Une fois la connexion enregistrée, sélectionnez l’onglet `Event tables` et cliquez sur le bouton `Add table`. Dans la fenêtre modale, sélectionnez votre base de données et les tables que vous souhaitez ajouter à Mitzu.
Utilisez les cases à cocher pour sélectionner au moins une table, puis cliquez sur le bouton `Configure table`. Cela ouvrira une fenêtre modale dans laquelle vous pourrez définir les colonnes clés pour chaque table.
> Pour exécuter de l’analyse produit sur votre déploiement ClickHouse, vous devez > spécifier quelques colonnes clés de votre table.
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> Voici lesquelles :
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> * **Identifiant utilisateur** - la colonne contenant l’identifiant unique des utilisateurs.
> * **Heure de l’événement** - la colonne d’horodatage de vos événements.
> * Facultatif\[**Nom de l’événement**] - cette colonne segmente les événements si la table contient plusieurs types d’événements.
Une fois toutes les tables configurées, cliquez sur le bouton `Save & update event catalog`, et Mitzu détectera tous les événements ainsi que leurs propriétés à partir des tables définies ci-dessus. Cette étape peut prendre quelques minutes, selon la taille de votre jeu de données.
## 4. Exécuter des requêtes de segmentation
La segmentation des utilisateurs dans Mitzu est aussi simple que dans Amplitude, Mixpanel ou PostHog.
La page Explore comporte une zone de sélection des événements sur la gauche, tandis que la partie supérieure vous permet de définir la période.
**Filtres et répartition**
Le filtrage fonctionne comme vous l’attendez : choisissez une propriété (colonne ClickHouse) et sélectionnez dans la liste déroulante les valeurs sur lesquelles vous souhaitez filtrer.
Vous pouvez choisir n’importe quelle propriété d’événement ou d’utilisateur pour la répartition (voir ci-dessous comment intégrer les propriétés utilisateur).
## 5. Exécutez des requêtes de funnel
Sélectionnez jusqu'à 9 étapes pour un funnel. Choisissez la fenêtre temporelle dans laquelle vos utilisateurs peuvent effectuer le funnel.
Obtenez immédiatement des insights sur le taux de conversion, sans écrire une seule ligne de code SQL.
**Visualisez les tendances**
Choisissez `Funnel trends` pour visualiser l’évolution du funnel au fil du temps.
## 6. Exécuter des requêtes de rétention
Sélectionnez jusqu'à 2 étapes pour calculer le taux de rétention. Choisissez la fenêtre de rétention pour la fenêtre récurrente afin d'obtenir immédiatement des informations sur le taux de conversion, sans écrire une seule ligne de code SQL.
**Rétention des cohortes**
Choisissez `Weekly cohort retention` pour visualiser l'évolution de vos taux de rétention au fil du temps.
## 7. Exécuter des requêtes de parcours
Sélectionnez jusqu’à 9 étapes pour un funnel. Choisissez l’intervalle de temps pendant lequel vos utilisateurs peuvent terminer le parcours. Le graphique de parcours Mitzu vous offre une représentation visuelle de tous les chemins qu’empruntent les utilisateurs entre les événements sélectionnés.
**Ventiler les étapes**
Vous pouvez sélectionner une propriété dans le segment `Break down` pour distinguer les utilisateurs au sein d’une même étape.
## 8. Exécutez des requêtes sur le chiffre d’affaires
Si la configuration des revenus est définie, Mitzu peut calculer le MRR total et le nombre d’abonnements à partir de vos événements de paiement.
## 9. SQL natif
Mitzu est nativement basé sur SQL, ce qui signifie qu’il génère du code SQL natif à partir de la configuration que vous avez choisie dans la page Explore.
**Poursuivez votre travail dans un outil BI**
Si vous rencontrez une limitation dans l’interface de Mitzu, copiez le code SQL et poursuivez votre travail dans un outil BI.
## Support Mitzu
Si vous avez besoin d’aide, n’hésitez pas à nous contacter à [support@mitzu.io](email://support@mitzu.io)
Ou rejoignez notre communauté Slack [ici](https://join.slack.com/t/mitzu-io/shared_invite/zt-1h1ykr93a-_VtVu0XshfspFjOg6sczKg)
## En savoir plus
Pour en savoir plus sur Mitzu, rendez-vous sur [mitzu.io](https://mitzu.io)
Consultez notre documentation sur [docs.mitzu.io](https://docs.mitzu.io)