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
新人プログラマ向け・スキル向上のための具体的なアプローチと考え方 - give IT a try
はじめに：「僕にもそんな頃があった」 先日、西脇.rb＆神戸.rbの合同勉強会として「RailsプログラマのためのSQL勉強会」を開催しました。 この勉強会は出題者（＝僕）が出したSQL問題を他の参加者が解く、というスタイルの勉強会です。 参加者の方の中には最近プログラミングを始めた、という人も何人かいました。 そういう人にとっては問題がちょっと難しかったので、ときどき僕がサポートに回って質問に答えたり、解き方をある程度教えたりしていました。 また、話がちょっと脱線して「僕が作ったこれぐらいのWebアプリは、伊藤さんなら何時間ぐらいで作れますか？」みたいな質問を受けたりもしました。 その中で言われたのが、 「説明されたらわかるけど、自分一人でこの答えにたどり着くのは無理です」 「えっ、そんな短い時間で作れるんですか」 といったようなコメントです。 そういったコメントを聞くと、「あー、僕にも
FacebookがオープンソースのSQL対応分散クエリエンジンPrestoを発表、ペタバイト規模のデータ処理も可能
By Intel Free Press ギガバイトからペタバイト(100万ギガバイト)まであらゆるサイズのデータをインタラクティブに解析して必要なデータを発見可能となるオープンソースのSQL対応分散クエリエンジンがPrestoです。Facebookのような企業が持つ大量の商業データでも高速に処理可能となるように設計されており、Prestoの出すクエリ(データベース管理システムに対する処理要求を文字列として表したもの)は複数ソースのデータと組み合わせることも可能。このシステムを開発したFacebookでは、約300ペタバイトにも及ぶ企業内部のデータを保管するデータ・ウェアハウスにてPrestoを使用しており、毎日1000人を超えるFacebookの従業員たちが1日当たり3万以上のクエリを走らせ、1ペタバイト以上のデータがスキャンされている、とのことです。 Presto | Distribut
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