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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
aki77 2012/09/12
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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
aki77 2012/09/11
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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
aki77 2012/05/21
統計

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MongoDBのちょっと詳しいチュートリアル<a href="http://b.hatena.ne.jp/entry/http://d.hatena.ne.jp/doryokujin/20101010/1286668402" class="bookmark-count"><img src="http://b.hatena.ne.jp/entry/image/http://d.hatena.ne.jp/doryokujin/20101010/1286668402" title="はてなブックマーク - Mo
@doryokujinです。本エントリーから数回にわけてMongo DBの紹介をつらつら書いていきたいと思います。日々、Mongo DBの魅力にどっぷりな僕でして、それを少しでも多くの方に共有できたらというモチベーションで書いています。今回はチュートリアルとして主要な機能を少し詳しめに紹介していきます。アジェンダは以下の通りです：はじめにちょっと詳しいチュートリアルオープンソース NoSQL・ドキュメント指向データベースドライバとして多くの言語サポート完全なインデックスサポートリッチなクエリー MySQLに類似した機能群レプリケーション機能オートシャーディング巨大ファイルを扱うGridFS 今後の予定本家ドキュメントの翻訳より深い機能説明勉強会での発表 Production Deploymentsとして弊社の名前を掲載するはじめに僕は現在Mongo DBをソーシャルア
aki77 2010/12/12
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