Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜2. Data Collection〜 - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「1. Data Collection」にフォーカス
Treasure Data Analytics 第9回 〜Social Gaming Analytics Vol.3: 退会ユーザーに関する分析〜 - doryokujin's blog
はじめに 前回はチュートリアルの全ステップを通過し，登録に至るまでの状況をファンネル分析で見てきました。 その後，Register （本登録）という（ゲームを通じてたった 1 回の）アクションを経て以降は，ユーザーは日々そのゲームにログインして様々なアクションを取っていきます。 しかしながら登録したその日以降，全くアクセスしなくなってしまうユーザーは実は想像以上にたくさんおり，またその後に数回アクセスしてくれたユーザーも様々な要因で日々ゲームから離れていってしまいます。そういったユーザーの「退会」というアクションに対しては， どのセグメントのユーザーが退会しやすいのか ユーザーの継続期間で，退会のリスクが大きくなるポイントはあるのか システムメンテナンスや障害は退会というアクションに影響を与えるのか といった様々な観点からこの分析を行い，食い止める施策を見いださねばなりません。 また，日々
Treasure Data Analytics 第8回 〜Social Gaming Analytics Vol.2: チュートリアルにおけるファンネル分析〜 - doryokujin's blog
図1：チュートリアルのアクションを表現したファンネルグラフ。入口である step=1 には 8 人の user が流入したのにもかかわらず途中でどんどん離脱していき，出口である step=10 に達した user は user3 のみであることを表しています。また，チュートリアルの出口まで達した user はゲームへの本登録：register が完了したことになります。 今回は図1 のようなチュートリアルアクションに関する分析を行います。前回の続きですのでまだの方は先に前回の記事を読んでおいて下さい。 チュートリアルにはユーザー名登録，アバター選択などいくつものステップを経て登録というコンバージョンに至ります。今回は全 30 のステップを用意し，チュートリアルに入ったユーザーは順番にステップを進んでいくものを想定しています。またチュートリアルを終えた人が本登録: "register" を行
Treasure Data Analytics 第1回 〜Treasure Data Cloud Warehouse について（前編）〜 - doryokujin's blog
はじめに Treasure Data Analytics シリーズは，Treasure Data の提供するクラウドサービス上で実行可能な様々なデータアナリティクスのユースケースなどを紹介して行く長いシリーズです。第1回および第2回では「Treasure Data」とは何か，またその特徴およびメリットは何かについて紹介する予定です。 第1回では Treasure Data の提供する Cloud Data Warehouse サービスのイントロダクションを，第2回では「データアナリティクスを行うための Platform とは」という観点で Treasure Data の魅力をお伝えできればと思っています。 ※ なお Treasure Data は高度なインフラ・ソフトウェアテクノロジーを駆使しておりますが，本シリーズはデータアナリティクスを主眼においており，このサービスを支えるインフラ基盤
A/Bテストの数理 - 第1回：人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて - - doryokujin's blog
データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質
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