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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
kamm 2017/07/04
勉強になる
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Amazon AthenaをBigQueryと比較してみた
こんにちは、データ分析部の阿部です。作業中音楽は聞かない派ですが、ホワイトノイズを聞いていると集中できるという噂を聞いたことがあるので少し気になっています。今回は、re:Invent2016で発表されたばかりのAthenaを紹介します。 Athenaとはデータの準備テーブル作成速度測定まとめ Athenaとは本日、AWSのre:Invent中で、RedshiftやEMRに続くビッグデータサービスとして、Athenaというサービスがリリースされました。 Athenaは、S3上のデータ（CSV, JSON, その他フラットファイル）に対して、インタラクティブにSQLを実行することができます。 RedshiftやEMRに比べて、クラスタの構築や運用を必要とせず、シンプルにクエリを実行できるというメリットがあります。課金形態も、クエリ&読み込んだデータ量に応じて課金という点で、Go
kamm 2016/12/05
s3

BigQuery
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Re:dashで異なるData Sourceのクエリ結果をJOINできるようになったので試してみた - Query Results (Alpha) - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。グノシー開発部で部長をしている@cou_zです。最近はDJ RYOWのビートモクソモネェカラキキナ 2016 REMIXをよく聴いています。11/23のライブが楽しみですね。 Gunosyにおけるプロダクト改善は、データ可視化による現状把握から始まると考えています。Gunosyではデータ可視化にいくつかのツールを利用していますが、その中でも最近はRe:dashを用いることが多くなってきました。先日、Re:dashを用いたリアルタイムKPI通知について紹介しました。 data.gunosy.io 今回は、Re:dashの新しい機能である Query Results (Alpha) Data Source を紹介します。この機能により、複数Data Sourceのクエリ結果のJOINが可能になりました。アルバイトで分析を担当している松嶋も「ついに使えるようになったんですね！！r
kamm 2016/12/05
redash

RedShift
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【Slack×Re:dash】リアルタイムKPI通知をコード0行で実現する - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部で部長をしている@cou_zです。最近はLIBROのマイクロフォンコントローラーをよく聴いています。 Gunosyにおけるプロダクト改善は、データ可視化による現状把握から始まると考えています。ログを収集して、ダッシュボードでKPI(重要業績指標)を可視化することは、今では当たり前のことになっていると思います。深夜バッチでKPIを集計して、翌朝に確認することは重要ですが、KPIをリアルタイムに知ることによって、現状把握がさらに進むことがあります。しかし、リアルタイムにKPIを集計できたとしても、実際にそれらを確認するとは限りません。頻繁にダッシュボードを見るのはとても億劫で、次第に見なくなってしまいがちです。そこで、日常的に開いているチャットにKPIがリアルタイムに通知されると、確認の際の負担を軽減することができます。 Gunosyでは、チャットツールにSlackをダッシュボ
kamm 2016/08/25
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