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背景 データはコミュニケーションツールである。 webサービスではGoogle Analyticsや、Big Query、その他数多くのデータ集計ツール上に集積しているログを都度取り出し、分析を行うことは一般的。 特にプロダクトマネージャーはこれらのデータを加工し、コミュニケーション・ツールとして『良い塩梅に』使用することが求められる。 しかしながらデータをチームに共有したり、毎日目に触れるようにするカロリーはいまだに高い。 Google AnalyticsやBig Queryからログを収集し・加工し、chartを作成、その上でchartをチームのコミュニケーションの場である「Slack」へポストする、ということを日常的に行っているわけだが、 毎日定点観測したい 都度SQLクエリを叩くのが手間 データを取得しに行く場所が複数 などの要因から非常にカロリーが高い。 そこで、集計・分析・チャー
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが(笑)、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析&データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析(特に線形重回帰分析) 独立性の検定(カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定) 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析(バスケット分析・相関ルール抽出) 計量時系列分析 おわりに おまけ1:「素性ベクトル+分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2:グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
追記 Re:dashのデータソースとしてGoogle Analyticsが正式に追加されるようです。リリースされた暁には、本記事にあるような面倒な手順を踏む必要はなくなりそう? re:dashのGoogle Analyticsデータソースを試す 初めに Re:dashはオープンソースで提供されている、ダッシュボードツールです。サーバー構築の手間はかかりますが、超簡単にさまざまなデータソースから、自由にダッシュボードが作れるようになります。 今回は、おなじみGoogle Analyticsの情報を、Re:dashでダッシュボード化する方法を解説します。 追記 twitterを見ていて。 Treasure Dataでは、GAのレポートを突っ込む方法があるようです。 http://blog-jp.treasuredata.com/entry/2016/09/13/163306 Google Bi
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