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プロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標 - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部でグノシーというニュースアプリのプロダクト改善を担当している @ij_spitz です。 今回はプロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標をSQLで算出してみます。 Gunosyではこれらの指標を、プロダクトに異常があった時に検知するため、また施策の効果検証といった主に2つの目的で使用しています。 簡潔にするため、ユーザーとログインの2つのテーブルを使った算出できる指標のみを対象としています。 また、これらの指標をどうやってプロダクト改善に役立てているのかということも少しではありますが、合わせて書いていきたいと思います。 DAU WAU(MAU) HAU 積み上げHAU 1ユーザーあたりのログイン回数 登録N日後継続率 登録日別N日後継続率 前提 今回のブログで紹介するSQLはAmazon Redshift上で動くSQLなので、MySQLやGoogle BigQuer
「Open Source Friday」をGitHubが提唱。金曜日は自分の好きなオープンソースに貢献しよう － Publickey
「Open Source Friday」をGitHubが提唱。金曜日は自分の好きなオープンソースに貢献しよう これはもともとGitHub社内で行われていた運動を広げ、誰でも参加しやすいようにしたもの。 下記はOpen Source Fridayの提唱を紹介する同社ブログの記事「Contribute on Open Source Friday · GitHub」からの引用です。 Over the last three years, we've encouraged GitHub employees to take time at least every fourth Friday to work on open source and share what we're working on with each other. Open Source Friday has grown from t
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