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SQLとanalysisに関するmanabouのブックマーク (2)

機械学習を用いた日経電子版Proのユーザ分析データドリブンチームの知られざる取り組み
機械学習を用いた日経電子版Proのユーザ分析データドリブンチームの知られざる取り組み機械学習を⽤いた⽇経電⼦版Proのユーザ分析 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「機械学習を⽤いた⽇経電⼦版Proのユーザ分析」に登場したのは、日本経済新聞社デジタル事業情報サービスユニットの石原祥太郎氏。日経電子版の法人向け情報サービス「日経電子版Pro」
manabou 2019/04/16
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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
manabou 2017/07/25
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