kapa.ai 믹스패널 대시보드에서 IP와 디바이스기기로 중복 사용자를 체크할 수. ㅣㅆ어?

Please stand by DONGHYO L. as I search the knowledge base. I normally take about 15 seconds or so. 👋

믹스패널에서 IP와 디바이스(기기) 정보를 활용해 중복 사용자를 직접적으로 "체크"하는 기능(즉, 동일 IP 또는 동일 디바이스로 접속한 사용자를 자동으로 식별해주는 대시보드 기능)에 대한 명확한 언급은 지식 소스에 없습니다.믹스패널의 ID Merge 시스템은 주로 $device_id와 $user_id를 기반으로 여러 기기나 플랫폼에서의 동일 사용자를 하나로 합치는 데 초점을 맞추고 있습니다. 즉, 사용자가 여러 기기(예: 웹, 모바일)에서 접속하더라도, 로그인 시점에 .identify()를 호출하면 해당 $device_id와 $user_id가 하나의 ID 클러스터로 병합되어 동일 사용자로 인식됩니다. 이 과정에서 IP는 직접적으로 중복 사용자 식별에 사용되지 않습니다. IP는 주로 지리적 위치(GeoIP) 정보 추출에 활용됩니다Identifying Users (Simplified), Geolocation: IP address and location properties.따라서, 믹스패널 대시보드에서 "IP와 디바이스 정보로 중복 사용자를 직접적으로 체크"하는 기능은 공식적으로 제공되지 않습니다. 중복 사용자 관리는 주로 ID Merge(식별자 병합) 기능을 통해 이루어지며, IP는 위치 정보로만 사용됩니다.궁금하신 점이 더 있으시면 추가로 질문해 주세요!

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

Mixpanel의 Export API(특히 Raw Event Export API)를 사용하면 프로젝트의 이벤트 데이터를 JSONL(Newline-delimited JSON) 형식으로 추출할 수 있습니다. 아래는 사용 방법과 예제입니다.

- 엔드포인트:

- 시간대: 2023년 1월 1일 이후 생성된 프로젝트는 UTC, 그 이전은 프로젝트 타임존 기준입니다. - 쿼리 제한: 시간당 60회, 초당 3회, 동시 100회까지 허용됩니다. - 더 많은 파라미터와 상세 설명은 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.자세한 내용과 추가 예제는 Mixpanel Export Methods 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다. 참고: 공식 예제 및 설명

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

Mixpanel Raw Event Export API를 파이썬에서 사용하는 예제는 아래와 같습니다. 공식 문서에 따르면, cURL과 동일한 방식으로 파이썬의 requests 라이브러리를 사용할 수 있습니다.LBKSimport requestsLBKSurl = '[https://data.mixpanel.com/api/2.0/export](https://data.mixpanel.com/api/2.0/export)' params = { 'from_date': '2024-07-23', 'to_date': '2024-07-24', 'event': '["sample_event"]', # 원하는 이벤트명 'limit': 100 } headers = { 'accept': 'text/plain', 'authorization': 'Basic <YOUR_AUTH_TOKEN> ' # 서비스 계정 인증 정보 (Base64 인코딩) }LBKSresponse = requests.get(url, params=params, headers=headers)LBKS# 결과는 JSONL 포맷(한 줄에 하나의 JSON 오브젝트) with open('mixpanel_export.jsonl', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(response.text)LBKS- <YOUR_AUTH_TOKEN> 부분에는 서비스 계정의 인증 정보를 Base64로 인코딩해서 넣어야 합니다. - 반환되는 데이터는 한 줄에 하나의 JSON 오브젝트가 들어있는 JSONL 포맷입니다.자세한 내용은 Mixpanel 공식 Export Methods 문서에서 확인할 수 있습니다. 공식 예제 및 설명 참고

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

auth_token에는 "서비스 계정의 username과 secret을 콜론(:)으로 연결한 뒤 Base64로 인코딩한 값"이 들어갑니다.Mixpanel의 Export API(및 대부분의 서버 API)는 서비스 계정(Service Account) 인증을 권장합니다. 인증 방식은 HTTP Basic Auth이며, username과 secret을 사용합니다. 예를 들어, 서비스 계정의 username이 my_user이고 secret이 my_secret이라면, my_user:my_secret을 Base64로 인코딩한 값을 authorization: Basic <auth_token> 헤더에 넣어야 합니다.파이썬 예시: LBKSimport base64LBKSusername = 'my_user' secret = 'my_secret' auth_token = base64.b64encode(f"{username}:{secret}".encode()).decode() headers = { 'authorization': f'Basic {auth_token}' }LBKSMixpanel 공식 문서에서도 서비스 계정의 username과 secret을 Basic Auth로 사용하는 것을 안내하고 있습니다. 자세한 내용은 Service Accounts 인증 문서에서 확인할 수 있습니다.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

"Unable to authenticate request"라는 메시지는 Mixpanel API에 인증 정보가 올바르지 않거나 누락되어 있어 요청이 거부되었음을 의미합니다. Mixpanel API는 대부분의 경우 인증이 필요하며, 권장되는 방식은 서비스 계정(Service Account)의 username과 secret을 사용한 HTTP Basic Auth입니다. 인증 정보가 잘못되었거나, 올바른 형식으로 전달되지 않으면 이런 에러 메시지가 반환됩니다.예를 들어, Export API를 사용할 때는 다음과 같이 인증해야 합니다: - 서비스 계정의 username과 secret을 콜론(:)으로 연결한 뒤 Base64로 인코딩하여, authorization: Basic <인코딩된 값> 헤더에 포함해야 합니다. - 또는 cURL에서는 -u <username> :<secret> 옵션을 사용할 수 있습니다.이와 관련된 인증 방법 및 주의사항은 공식 문서에서 확인할 수 있습니다. Mixpanel API 인증 방법 Export API 인증 안내즉, 이 메시지가 보인다면 인증 정보(서비스 계정 username/secret, 혹은 프로젝트 시크릿 등)가 올바르게 전달되었는지, Base64 인코딩이 정확한지, 그리고 올바른 헤더에 포함되었는지 다시 확인해야 합니다.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

네, Mixpanel Export API(특히 Raw Event Export API)에는 요청 제한이 있습니다.- 요청 제한(Rate Limits): - 시간당 60회(60 queries per hour) - 초당 3회(3 queries per second) - 최대 100개의 동시 쿼리(100 concurrent queries) - 이 제한을 초과하면 429 에러가 반환됩니다. 공식 문서 참고, Export API 오픈API 명세- 타임아웃 에러: - 공식 문서에 Export API의 명확한 타임아웃 시간은 명시되어 있지 않으나, 대용량 데이터 요청 시 네트워크 환경이나 서버 상황에 따라 타임아웃이 발생할 수 있습니다. - 대량 데이터를 한 번에 요청하면 타임아웃이 발생할 수 있으니, 날짜 범위를 쪼개서 여러 번 요청하는 것이 권장됩니다. 대용량 데이터 분할 요청 예시요약하면, Export API에는 명확한 요청 제한이 있으며, 대량 데이터 요청 시 타임아웃이 발생할 수 있으니 요청을 분할해서 보내는 것이 좋습니다.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

해당 에러 메시지 LBKSERROR:__main__:Failed to fetch data for 2025-07-13: HTTPSConnectionPool(host='[data.mixpanel.com](http://data.mixpanel.com)', port=443): Read timed out. (read timeout=30)LBKS는 Mixpanel Export API로 데이터를 요청할 때, 30초 내에 응답을 받지 못해 타임아웃이 발생했다는 의미입니다.Mixpanel 공식 문서에 따르면, Export API는 대량 데이터 요청 시 타임아웃이 발생할 수 있으므로, 날짜 범위를 더 작게 쪼개서 여러 번 요청하는 것이 권장됩니다. 또한, Export API에는 시간당 60회, 초당 3회, 최대 100개의 동시 쿼리 제한이 있으니, 이 점도 함께 고려해야 합니다Export Methods, API Rate Limits.즉, 타임아웃 에러가 발생하면 한 번에 요청하는 데이터 양(예: 날짜 범위)을 줄여서 여러 번 나눠서 요청해보시기 바랍니다.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

Mixpanel 공식 문서 및 샘플 스크립트에서는 날짜 단위로 쪼개서 Export API를 호출하는 예제는 있지만, "시간 단위"로 쪼개는 구체적인 예제는 명시되어 있지 않습니다. 다만, 날짜 범위를 쪼개서 여러 번 요청하는 방식은 mixpanel-utils의 샘플 스크립트에서 확인할 수 있습니다.예를 들어, 날짜 단위로 쪼개는 방식은 아래와 같습니다: LBKSdates_to_export = [ {"start": "2024-01-01","end": "2024-03-31", "increment": 30}, {"start": "2024-04-01","end": "2024-04-30", "increment": 1} ]LBKS이처럼 날짜 범위를 나누어 요청할 수 있습니다.시간 단위로 쪼개는 기능은 공식 예제나 문서에 직접적으로 제공되어 있지 않으므로, 시간 단위로 쪼개서 Export API를 호출하는 공식 예제는 지식 소스에 없습니다. 날짜 단위 분할 예제만 참고하실 수 있습니다.자세한 내용은 Exporting varied length date ranges에서 확인하실 수 있습니다.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

Mixpanel Export API(Raw Event Export API)는 기본적으로 프로젝트에 저장된 "이벤트 데이터 전체"를 추출할 수 있습니다. 특정 이벤트만 받고 싶다면 event 파라미터를 사용해 필터링할 수 있고, where 파라미터로 조건을 추가할 수도 있습니다. event 파라미터를 지정하지 않으면, 해당 날짜 범위 내의 모든 이벤트가 반환됩니다. 즉, 별도의 필터 없이 요청하면 해당 기간의 모든 이벤트 데이터가 제공됩니다Export Methods, Raw Event Export API.단, Export API는 "이벤트 데이터"만 제공합니다. 사용자 프로필 데이터(people data)는 별도의 엔드포인트를 사용해야 하며, 보고서(리포트) 데이터는 Export API가 아닌 Query API 또는 UI 내보내기 기능을 사용해야 합니다.정리하면, Export API는 요청한 날짜 범위 내의 모든 이벤트 데이터를 반환합니다. 필요에 따라 파라미터로 원하는 이벤트만 추출할 수도 있습니다.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

Mixpanel의 데이터 파이프라인(Data Pipelines) API는 Mixpanel 프로젝트의 데이터를 외부 데이터 웨어하우스나 클라우드 스토리지로 지속적으로 내보내는 기능을 제공합니다. 이 API를 통해 복잡한 커넥터를 직접 개발하거나 유지보수할 필요 없이, Mixpanel 데이터를 원하는 환경에서 SQL 등으로 분석할 수 있습니다.

- 지속적 데이터 내보내기: Mixpanel의 이벤트 및 사용자 데이터를 BigQuery, Snowflake, Redshift Spectrum, AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage 등 다양한 외부 저장소로 자동으로 내보낼 수 있습니다. - 설정 및 관리: 예전에는 API를 통해 파이프라인을 생성·관리할 수 있었으나, 현재는 Mixpanel UI의 Integrations 페이지에서 파이프라인을 생성·관리하는 것이 권장됩니다. 기존 API 방식은 더 이상 신규 사용자를 위한 공식 지원이 아닙니다. - 데이터 형식: JSON, Raw, Schematized(스키마 변환) 등 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있습니다. JSON 파이프라인의 경우 모든 이벤트와 사용자 프로필 속성이 properties 키 아래에 JSON 형태로 저장됩니다. - 중복 방지: 동일한 목적지에 날짜 범위가 겹치는 파이프라인을 여러 개 생성할 수 없습니다. 데이터 중복 및 충돌을 방지하기 위함입니다. - 백필(Backfill): 과거 데이터도 지정한 날짜 범위 내에서 내보낼 수 있습니다. 단, 최대 6개월 이내의 데이터만 백필이 가능합니다.

1. 목적지 설정: 내보낼 외부 저장소(예: S3, GCS, BigQuery 등)를 사전에 설정합니다. 2. 파이프라인 생성: Integrations 페이지에서 파이프라인을 생성하고, 내보낼 데이터 소스(이벤트, 사용자, 아이덴티티 등)와 날짜 범위, 기타 옵션을 선택합니다. 3. 데이터 내보내기: 설정이 완료되면 Mixpanel이 지정한 목적지로 데이터를 주기적으로 내보냅니다.자세한 내용과 설정 방법은 Mixpanel Data Pipelines 공식 문서에서 확인할 수 있습니다. API 사용에 대한 최신 안내는 Data Pipelines API 개요에서 확인할 수 있습니다. 현재는 UI를 통한 파이프라인 관리가 권장되며, 기존 API 방식은 더 이상 신규 사용자에게 권장되지 않습니다.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

Mixpanel UI에서 데이터 파이프라인을 구성하는 방법은 다음과 같습니다: 1. 목적지(데이터 웨어하우스/스토리지) 사전 설정 먼저, 데이터를 내보낼 외부 저장소(예: AWS S3, Google BigQuery, Snowflake 등)를 준비하고, Mixpanel이 해당 저장소에 쓸 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. 각 저장소별 권한 설정 방법은 Mixpanel 문서의 각 통합 가이드에서 확인할 수 있습니다.2. Mixpanel UI에서 파이프라인 생성 - Mixpanel 프로젝트의 Integrations 페이지로 이동합니다. - 원하는 데이터 파이프라인(예: BigQuery, S3 등)을 선택합니다. - Create Pipeline 버튼을 클릭합니다. - 내보낼 데이터 소스(이벤트, 사용자, 아이덴티티 등)와 날짜 범위, 기타 옵션을 선택합니다. - 필요한 경우, 고급 옵션(예: 파티셔닝, 암호화 등)을 설정합니다. - 설정을 완료하면 파이프라인이 생성되고, Mixpanel이 주기적으로 데이터를 외부 저장소로 내보냅니다.3. 파이프라인 관리 - Integrations 페이지에서 기존 파이프라인의 상태를 확인하거나, 일시정지/삭제/설정 변경이 가능합니다. - 파이프라인의 구성 정보는 Integrations 페이지에서 파이프라인 이름을 클릭하거나, 3-dot 메뉴에서 View Configuration을 선택해 확인할 수 있습니다.자세한 단계별 안내와 각 저장소별 세부 설정 방법은 Mixpanel Data Pipelines 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다. 참고: Data Pipelines Overview, FAQ 및 관리 방법

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

Mixpanel의 Integrations 페이지 위치에 대한 구체적인 UI 경로는 지식 소스에 명확하게 설명되어 있지 않습니다. 다만, 여러 문서에서 "Integrations 페이지"에서 파이프라인 생성 및 관리를 할 수 있다고 안내하고 있습니다. 예를 들어, 데이터 파이프라인을 만들거나 관리하려면 Mixpanel 프로젝트 내의 Integrations 페이지로 이동해야 한다고 안내되어 있습니다. 정확한 메뉴 위치나 경로에 대한 정보는 지식 소스에 포함되어 있지 않습니다. 참고: Data Pipelines Overview

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

네, Mixpanel 데이터 파이프라인을 구성할 때 **경로(prefix)**를 지정할 수 있습니다.예를 들어, Google Cloud Storage(GCS)나 AWS S3로 데이터를 내보낼 때, gcs_prefix 또는 S3의 path prefix와 같은 파라미터를 통해 버킷 내에서 데이터를 저장할 경로를 지정할 수 있습니다. 아래는 GCS 파이프라인 생성 예시입니다: LBKScurl [https://data.mixpanel.com/api/2.0/nessie/pipeline/create](https://data.mixpanel.com/api/2.0/nessie/pipeline/create) \ -u API_SECRET: \ -d type="gcs-schema" \ -d from_date="2019-08-10" \ -d gcs_bucket="example-gcs-export" \ -d gcs_prefix="dwe" \ -d schema_type="multischema" \ -d gcs_region="us-east-2"LBKS여기서 gcs_prefix="dwe"가 경로(prefix) 지정에 해당합니다. S3의 경우도 마찬가지로 prefix를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Schematized GCS Pipeline 문서에서 확인할 수 있습니다.즉, Mixpanel 데이터 파이프라인에서는 내보내는 데이터의 경로(prefix)를 지정할 수 있습니다.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.

Let me check the knowledge base for you again. One moment! 📚

Mixpanel UI에서 데이터 파이프라인을 구성할 때, 경로(prefix) 지정이 가능한지에 대한 명확한 설명은 지식 소스에 직접적으로 나와 있지 않습니다.다만, API를 사용할 때는 S3의 s3_prefix나 GCS의 gcs_prefix와 같은 파라미터로 경로를 지정할 수 있다는 점이 문서에 명확히 안내되어 있습니다. UI에서도 파이프라인 생성 시 유사한 옵션이 제공될 가능성이 높지만, UI에서 경로(prefix) 입력란이 실제로 제공되는지에 대한 구체적인 언급이나 스크린샷, 단계별 안내는 지식 소스에 포함되어 있지 않습니다.따라서, Mixpanel UI에서 데이터 파이프라인을 구성할 때 경로(prefix)를 직접 지정할 수 있는지에 대해 지식 소스만으로는 확실하게 답변드리기 어렵습니다. API에서는 경로 지정이 가능하다는 점만 참고해 주세요Raw GCS Pipeline, Schematized GCS Pipeline.

ℹ️ Tip: Mention @kapa.ai in the thread for follow-ups or DM the app for 1-to-1 help.