[HIVE-3699] Multiple insert overwrite into multiple tables query stores same results in all tables - ASF JIRA
(Note: This might be related to HIVE-2750) I am doing a query with multiple INSERT OVERWRITE to multiple tables in order to scan the dataset only 1 time, and i end up having all these tables with the same content ! It seems the GROUP BY query that returns results is overwriting all the temp tables. Weird enough, if i had further GROUP BY queries into additional temp tables, grouped by a different
Multi-Channel Attribution Modeling: The Good, Bad and Ugly Models - Occam's Razor by Avinash Kaushik
Multi-Channel Attribution Modeling: The Good, Bad and Ugly Models There are few things more complicated in analytics (all analytics, big data and huge data!) than multi-channel attribution modeling. We have fought valiant battles, paid expensive consultants, purchased a crazy amount of software, and achieved an implementation high that is quickly, followed by a " gosh darn it where is my return on
Google Analytics Visitor Segmentation: Users, Sequences, Cohorts! - Occam's Razor by Avinash Kaushik
Google Analytics Visitor Segmentation: Users, Sequences, Cohorts! My love for segmentation knows no bounds. Whether you do online, offline or nonline analysis, or just like to randomly play with data, insights arrive faster with segmentation. In fact, I've gone so far as to say: "All data in aggregate is crap." That's certainly a bit melodramatic, but beyond the most bare bones "ahh, I see somethi
Google Ventures — Startup Lab — Test-driven design
Testing is not about writing tests. It’s about writing testable code. Google software engineer Vojta Jína recently came to the Startup Lab to show us what makes code testable and why. Vojta’s goal is to make the development of web apps and testing more fun. Karma, the spectacular JavaScript test runner, is a result of this effort. When not hacking on Karma, Vojta is a core contributor to the Angul
Karma - Spectacular Test Runner for Javascript
On the AngularJS team, we rely on testing and we always seek better tools to make our life easier. That's why we created Karma - a test runner that fits all our needs. Introductory ScreencastThe spectacular quick start to Testacular. JS Everywhere 2012 ParisWatch Vojta Jína presenting Testacular at JS.everywhere. The main goal for Karma is to bring a productive testing environment to developers. T
Actionable Metrics - Say Hello to Cohort Analysis
First, what is an actionable metric?An actionable metric is one that ties specific and repeatable actions to observed results.The opposite of actionable metrics are vanity metrics (like web hits or number of downloads) which only serve to document the current state of the product but offer no insight into how we got here or what to do next.In my last post, I highlighted the importance of thinking
Doing Cohort Analysis with Map Reduce
The most important parts: Each user only counts towards a single row. The row to select is the very first day they entered your system. This is the user's cohort. The reducer in step #3 will have access to the user's full history in your system. There you'll need to sort the user's events by time and figure out the earliest date they were active. Each user only counts in a single column. In #3 you
Kera: The Progress Bar for Everyone
Turn new users into experts Quickly implement the powerful onboarding tactic employed at companies like Google, Dropbox, and LinkedIn. Get Started User progress like you've never seen before Get exceptional, actionable analytics to help you onboard and retain users. Boost your customer lifetime value Highly engaged users churn less and convert more. Kera gets the job done so you can focus on your
Cohort Visualizer » A handy tool for browsing cohort datasets
Note: No data will go to the server. This is all client-side in your browser. Cohort group type,Cohort group value,Cohort day,Born,Updated profile,Sent first message,Unlocked first achievement,Made two posts Total,,10/18/12,55,26,244,146,135 Total,,10/19/12,57,27,246,147,142 Total,,10/20/12,59,29,247,148,148 Total,,10/21/12,61,31,248,149,155 Total,,10/22/12,63,33,249,149,161 Total,,10/23/12,65,35,
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「身の回り」データからの発想(1)～コホート分析で読めない未来を読め
1964年大阪生まれ、福井育ち。小1のとき読書と読みかじりを人に教える快感に目覚め、駿台予備校では教えることの技術に衝撃を受ける。東京大学 理学部物理学科卒業後19年半、BCG、アクセンチュアで戦略コンサルタントとして働く。2003年から06年までアクセンチュア 戦略グループ統括。途中、INSEADでMBA修了。 2006年から教育の世界に転じ、社会人教育と同時に、子どもたち･親たち･教員向けの授業や講演に全国を飛び回る。｢決める力｣｢発想力｣と｢生きる力｣をテーマに毎年8000人以上と接している。現在K.I.T.（金沢工業大学）虎ノ門大学院 教授（専攻副主任 MBA担当）の他に、早稲田大学ビジネススクール、女子栄養大学で客員教授、放課後NPO アフタースクール及びNPO法人 3keys 理事を務める。 著書多数。『一瞬で大切なことを伝える技術』（かんき出版）は啓文堂書店2012ビジネス書
ackを捨てて、より高速なag(The Silver Searcher)に切り替えた - Glide Note
Geoff’s site: The Silver Searcher: Better than Ack ggreer/the_silver_searcher · GitHub パターン検索にはackを利用していて、通常利用時には特に不満は無かったんですが、 ファイル数が多いディレクトリだと遅かったので、もっと他の方法が無いかと調べていたら ackの3〜5倍速いというThe Silver Searcherというものが あったので導入。 The Silver Searcherの特徴 公式に書いてあるThe Silver Searcherの特徴 ackの3〜5倍高速 .gitignore、.hgignoreに記載されているものを検索対象から除外 検索対象から除外したいファイルは.agignoreに記載 agというコマンド名で、ackと比べてコマンドが短い(33%減!) なぜ高速なのかは https
Effective A/B Testing
What is A/B Testing? Develop two versions of a page Randomly show different versions to users Track how users perform Evaluate (that's where statistics comes in) Use the better version Why A/B test? A typical website converts 2% of visitors into customers People can't explain why they left Small changes can make a big difference How about +40%? Google believes it works, see Website Optimizer What
ABテストを検定する
検定とは 利用者にとっての意味だけを割り切って考えるなら、検定とは、「得られた結果が偶然なのか、そうじゃないのか」を判断するためのツールです。 ただ、何でもかんでも検定する必要はなくて、得られた結果に有意差があるかどうか知るだけなら、検定が必要な場合と検定しなくてもなんとかなる場合があります。 この記事では、ABテストを検定する方法と、どうすれば検定が必要かどうかぱっと見で分かるようになるのか、を書いていきます。 標本数が少ないABテストは検定で有意差を判断する 標本数が少ない時は、有意差があるのかを知るために検定が必要です。下記の具体例で計算方法を示します。 WebのABテストを行った結果、Aは15クリック、Bは10クリックだった。本当に差があるのかを検定で確かめたい この結果に有意差があるかを知るには、χ^2検定を使います。χ^2検定は以下の式で簡単に手計算できます。 χ^2 = (
Webサービスの運営のために欠かせない新しい役割「Growth Hacker（グロースハッカー）」とは？-Six Apart ブログ｜オウンドメディア運営者のための実践的情報とコミュニティ
自然にユーザー数が増えていくための仕組みをどう作るか 久しぶりの登場となりましたマーケティングチームの市川です。きょうは以前（5月25日）関が投稿した記事を受けた第二弾的な内容として、いまFacebookやQuoraなどシリコンバレーのWebサービス企業で話題のポジション Growth Hacker（グロースハッカー） ならびに、その職務である User Growth（ユーザーグロース） という活動についてもう一歩掘り下げてみたいとおもいます。 Battelle氏は「おそらく第一世代のGrowth Hacker（グロースハッカー）は、SEO（検索エンジン最適化）を実施するマーケティング・エンジニアだろう」と指摘。「FacebookのOpenGraphというインフラがそろったいま、企業を成長に導ける素養をもった新しいタイプのエンジニアを擁した企業が、シリコンバレーで成功するスタートアップ企業
スクリプト言語で重要な事はエロ画像集取で学んだ
スクリプト言語で重要な事はエロ画像集取で学んだ 1. スクリプト言語で 重要な事は エロ画像集取で学んだ @shokai 大人のYAPC2013 2. 私 •@shokai (しょうかい) •趣味：料理、glitch、Ruby •Perl書けないけど •LT応募したら通った… 3. Perl勉強した 4. Perl2.0の薄い本 簡潔でわかりやすい！ 5. 正規表現とか配列だけ でもだいぶ色々できる 6. 今日のお話 7. 画像いっぱい集めたい という欲求で いつのまにかRuby書ける ようになってた話をします 8. ぜんぜんPerlでてこ ないけど 9. たぶんPerlでも だいたい同じ感じで プログラミング学習で きると思うから許して 10. 2008年ごろ 11. Yahoo Pipesで 画像掲示板から RSS作りまくった 12. Web系やったこと なかったけど欲望 のまま100
コホート分析とは
コホート分析をサービス解析に役立てる方法メモ。 リーンスタートアップとかネットの資料のまとめメモです。 「自分たちが行った施策が、サービスにどのような影響を与えたのか」を可視化し、その結果を次の施策へフィードバックするための分析手法のこと。 コホート分析自体は古くからある分析手法の一つ。リーンスタートアップで紹介されたことで再注目されるようになった。リーンスタートアップではグラフによる可視化に焦点が当てられているが、元々の意味としてはグラフによる可視化までは含まない。 古くからある方の意味を知るためには、「身の回り」データからの発想(1) ～コホート分析で読めない未来を読め」この記事を読むと手っ取り早いです。 コホート分析(コホートグラフ)は、自分たちのサービスの現在の状況を「分かりやすく可視化」するためのツール。このツール自体が売上を上げてくれる魔法の道具じゃないことに注意。 リーンスタ
「Lean Startup」理論を実践するクックパッド、補完ツールも作成
「Lean Startup」の方法論を実践している企業がある。レシピ共有・検索サービスを提供するクックパッドだ。 全社員がリース氏の著書を入社前に読む クックパッドでは、新入社員に対してエリック・リース氏の「Lean Startup」を入社前に読むことを推奨している。もし入社前に読むことができなかったときには、入社後の2日を同書を読む時間にあてることができる。さらに、先輩社員が同社での活用方法をレクチャーしたり、全体会議で成果を報告したりというほどの入れ込みぶりだ。 同社の取り組みは、佐野陽光社長が「自分の言いたかったことが、うまくまとまっている」という理由から社員に薦めたことが発端。社長が普段から繰り返し話している内容に近いという理由もあり、社員の多くが「引き込まれるように」（石田忠司Happy Author部副部長）同書を読み込んだ。それだけでなく、新サービスの開発陣がその方法論を実践
［論理］データを生かせ、日米の先駆者に学ぶ
料理レシピサイトを運営するクックパッドは、「リーン・スタートアップ」を実践する企業として知られている。同社に入社する社員は、書籍「リーン・スタートアップ」を入社前に読むことが推奨されており、同書のアプローチに基づいてサービス開発を進めている（関連記事:理論を実践するクックパッド、補完ツールも作成）。 同社が6月上旬に発表した、有名料理家などのレシピを販売する「（レシピストア」も、リーン・スタートアップの手法にならって開発したものである（写真1）。 レシピストアは、「著名な人たちにもレシピをアップしてもらいたい」という狙いで開発を始めた商品で、彼らへの対価を支払うためにレシピを20品をセット購入してもらうことになっている。しかし、開発に着手した当初は、「単品で購入するようにしていた」（同社ストア事業部 事業部長の石田忠司氏）。リーン・スタートアップの手法では、仮説を実際の顧客からのフィードバ
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New Features: Expanded Cohort Analysis, Custom Dimensions and More | Localytics
Startup Lab workshop: A/B testing done right
Startup Lab Workshop: Cohort Analysis
Lean Analytics: Using data to build a better startup faster - MaRS Global Leadership
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Startup Lab workshop: Cohort analysis
Performing the cohort analysis described in Eric Ries’s Lean Startup using SnowPlow and Hive « The Keplar LLP blog
Introduction to Cycle Plots
Measuring user retention using cohort analysis with R | R-bloggers
scikit-learn: machine learning in Python
What is the best web analytics tool for cohort analysis?
Introduction to Lean Analytics for Lean Startup Circle SF
[徳力] リーン・スタートアップ（エリック・リース）は、今後10年は新規事業やスタートアップのバイブルとして読み継がれていく本になると思います。![[徳力] リーン・スタートアップ（エリック・リース）は、今後10年は新規事業やスタートアップのバイブルとして読み継がれていく本になると思います。](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e2635921e1ede6556ce061cbab2a6fe675cf5b41/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fblog.tokuriki.com%2Fwp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2012%2F07%2F120709leanstartup.png)
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