トレジャーデータで実践：Path 分析（前編） - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 はじめに トレジャーデータで実戦可能なパス分析ソリューションは，主にWebや広告業界向けのコンバージョン分析の応用（コンバージョン「パス」に主眼をおいた分析を行うもの）と位置付けられます。 パス分析のアイデアは新しいものではなく，むしろはるか前から多くのマーケットのニーズとして捉えられていたものです。 しかしながら現在行われているパス分析は，Google Analytics や SiteCatalyst などのUIを通じて見れるもので，より業界にピンポイントな，または詳細なパスを見るといったかゆいところまでには手が届きませんでした。 ここではトレジャーデータで実践可能なパス分析に関して，Treasure Data Web Site のアクセスログを材料として具体的に解説していきます。 パス分析とは 1. 点分析 ま
データサイエンティストのためのHiveQL分析クエリテンプレート その６ - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
*トレジャーデータはデータ収集、保存、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。 データサイエンティストのためのHiveQL分析クエリテンプレートシリーズ： その１, その２, その３, その４, その５, その６ E. リテンション分析 最後はリテンションに関するクエリテンプレートです。 パターン E-1：直帰率 ※ ここでは同日内に1回しかログインしなかったユーザーを「直帰」と見なします。 SELECT t2.d AS d, COUNT(1)/SUM(t2.cnt)*100 AS bounce_rate FROM ( SELECT TD_TIME_FORMAT(time, 'yyyy-MM-dd', 'JST') AS d, uid, COUNT(1) AS cnt FROM login GROUP BY TD_TIME_FORMAT(time, 'yyyy-M
おねえさんが、センサー + Raspberry Pi + fluentd + Treasure Data + αで自宅の揺れを検知＆分析してみるよ① - ○○おねえさんのつぶやき
タイトル通り、センサー + Raspberry Pi + fluentd + Treasure Data + 様々なプロダクトを組み合わせて、自宅が揺れる原因を分析してみるお話です♪ 長丁場になりそうなので、これから数回に分けて綴っていこうと思います。 第1回の今回は、揺れ分析をはじめた理由、やりたいこと、システム構成についてお話します。 はじめた理由 実は・・自宅マンション周辺の大規模工事が終わった頃から、毎日ふとした時に自宅が揺れています！ 震度１～２くらいかな？と思ってYahoo!の地震情報を確認してみるのですが、地震は起きていません。 天井から吊してあるパネルも揺れるので、気のせいではないはずなのに。。 管理会社に問い合わせてみましたが、「よくわからないですねー」と素っ気ない返事しか返ってきません。 むむむっ、結構重要な問題だと思うんだけどー＞＜。 揺れの原因によっては引っ越しも考
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