こんにちは。はてなブログのサブディレクターをやっている id:AirReader と申します。 さて、2022年3月16日にGoogleよりユニバーサル アナリティクスの終了予定とGoogle アナリティクス 4(以下、GA4)への移行のアナウンスが行われました。GoogleがGA4を推しているのは知っていましたが、これほど早い終了は予想していませんでしたのでとても驚いたのを覚えています。 はてなブログでは、他のブログサービスと比較しても早い段階でブログのGA4に対応いたしました。また、単に対応するだけではなく、はてなブログの解析に最適化したデータを送信する付加価値もつけておりますので、ぜひご利用いただければと思います。 staff.hatenablog.com はてなブログの開発においては、終了の案内以前からGA4を導入して利用しておりました。また、GA4とは別にはてなブログの利用データ
ウェブブラウザのFirefoxを開発しているMozillaの研究者らが、ブラウザの閲覧履歴だけを使用して高い精度で個人を特定することができたとの研究結果を発表しました。この発表により、匿名化された閲覧履歴であればオンライン広告の広告主などに悪用されないというこれまでの考え方が覆されるとの見方が広がっています。 Replication: Why We Still Can't Browse in Peace: On the Uniqueness and Reidentifiability of Web Browsing Histories | USENIX https://www.usenix.org/conference/soups2020/presentation/bird Mozilla: there is a high probability that your browsing hi
割れるインターネット 米中逆転の情報勢力図
世界をひとつにするはずだったインターネットに、深い亀裂が走っている。国際関係の悪化が影響し、国境線が情報流通を滞らせ始めた。ネットの分断を意味する「スプリンターネット」という造語がささやかれる中、データを巡る世界の勢力図の変遷を追った。 新たな情報覇者、 中国世界を巡るデータを最も多く手にしているのは誰なのか。 日本経済新聞データエコノミー取材班は、国境を越えて流通するデータ（越境データ）量を主要国・地域別に分析した。すると中国が米国をも圧倒する「情報覇者」だったことがわかった。 分析方法 国境を越えて流通する データ量のランキング 国境を越えて流通する データ量のランキング 国境を越えて流通する データ量の推移 国境を越えて流通する データ量の推移 国境を越えて流通する データ量の推移 国境を越えて流通する データ量の推移 中国のデータ量 米国の2倍 2019年、越境データが最大だったの
コンテンツが新規顧客のサイト利用継続や理解、検討、CVに貢献したかをGAで簡単に分析する方法を紹介します。有料コンテンツとして準備していたのですが準備に数年かかってしまった（苦笑）ので、もう無料公開しちゃいます！私の有料コンサルティングではほぼ全ての案件で使ってきた手法とテンプレです。 GA4へ切り替える前に、現状分析もかねて貢献度分析をされてみてはいかがでしょうか？ コンテンツの貢献度をGoogleアナリティクスで算出しようコンテンツの効果をPVや直帰率、滞在時間だけで見ていませんか？企業サイトにおけるコンテンツ（特集記事やブログ、連載など）は、ビジネス成果（購入やお問い合わせ、資料請求などのコンバージョン）をレポート化しにくく、できたとしても広告と違って直接的な成果には繋がらないことが多いので、PV数やUU数などの基本指標だけを追うことが多いと思います。そもそも、コーポレイトサイトやB
アマゾン ウェブ サービス（AWS）が、2020年9月8～30日に開催したオンラインのユーザーイベント「AWS Summit Online」に、東大発のAI（人工知能）ベンチャーであるアイデミー 社長の石川聡彦氏が登壇。「製造業におけるIoT×AI/ML基盤の構築とその運用事例」をテーマに講演を行った。本稿は、この石川氏の講演内容に、別途行った取材の情報を追加して構成した。 「MLモデルができた後から長い戦いが始まる」 2014年6月設立のアイデミーは、製造、金融、SIerなど企業向けを中心に50社以上に同社のAI技術が採用されている。これら採用企業の内、実に6割が製造業となっていることから、製造業が重視するIoT（モノのインターネット）とAIの活用に関するさまざまな知見やノウハウを持つ。 石川氏はまず、AIの主要技術となっているML（機械学習）で重視すべき「MLOps」について説明した。
先日、はてなブログBusinessプランのリリースに合わせて『週刊はてなブログ』がお届けする「連続企画：コンテンツと企業 2020」の第2弾として「企業ブログの価値を、どう計る？アクセス解析の専門家 小川卓とコンサルタント 村山佑介が「ブログ運用担当者が見るべき数字」を語る」が公開されました。 blog.hatenablog.com 対談内では、株式会社HAPPY ANALYTICS代表取締役の小川さまと私が、企業ブログ内で運用する際のコンテンツの目標設定のあり方から、企業ブログにおけるフェーズごとの分析やコンテンツごとに見るべき数値などを対談させていただきました。 なぜ「ブログ運用担当者が見るべき数字」というテーマにて対談させていただいたのか？について記載させていただきます。 数年前から企業のマーケティング活動の一環として、企業側がブログなどで情報を発信するオウンドメディアを運用する企業
Googleが提供する無料のアクセス解析サービスであるGoogleアナリティクスは、多くの企業やウェブサイトの運営者によって利用されています。新たにGoogleが、機械学習に基づいた予測やGoogle広告との統合などの機能を搭載したGoogleアナリティクスの最新版「Google Analytics 4」をリリースしました。 The new Google Analytics will give you the essential insights you need to be ready for what’s next. https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new_google_analytics/ Meet Google Analytics 4: Google's vision for the future o
Observability
Understand production from the inside out.With real-time infrastructure and traffic insights, Vercel is the mission control for frontend applications.
私のGoogleアナリティクス関連情報ツイートをまとめ
ムラヤマ ユウスケ @muraweb_net 【アナリティクス関連のTips121】 Looker Studio の「テーマとレイアウト」で最新のグラフを有効にすると、 Looker Studio 内で表示されるグラフや表のデザインがなんかカッコ良くなる。 なお、デフォルトで利用できるグラフの種類には変化がない気がする。 pic.x.com/UkRAPUXatV 2025-04-02 07:52:03 ムラヤマ ユウスケ @muraweb_net 【アナリティクス関連のTips120】 GA4 のセグメント作成で「参照を使用する」を選択すると、session_startのevent_countを利用できる。これは「カスタムセグメントを作成する」からだと利用できない設定のはず。 直近x日や、直近x回のセッションが発生かつ+αの対象ユーザーが抽出できて便利です。 pic.twitter.com
「令和６年版 労働経済の分析」を公表します
このホームページを、英語・中国語・韓国語へ機械的に自動翻訳します。以下の内容をご理解のうえ、ご利用いただきますようお願いします。 1.
Firebase Analyticsで始めるプロダクトの効果検証の取り組み - ANDPAD Tech Blog
ANDPADチャットチームでエンジニアをしている椎野(@taikishiino)です。 前回、5000万件越えのRDS大量データをFirestoreに移行する勘所 という記事を書かせていただきました。 tech.andpad.co.jp その後、グロースのための施策にも徐々に注力できるようになってきました。 今回は効果的にグロースさせていくための効果検証の仕組み作りの取り組みについて紹介していきます。 効果検証 どんな方法で Firebase Analytics ログイベントについて どのようにイベント設計したか パラメータルール どのように可視化したか 画面内の機能導線タップ総数の割合 対象画面の各機能導線のタップ数/UU 対象機能導線のタップ数/UU この先の話 効果的な仮説検証へ 施策リリース前段階でのニーズ検証 さいごに 効果検証 主な効果検証の目的は以下の2つです。 リリースした
こんにちは！小田島です。コロナ第二波が来ましたが、もともと出不精気味なので個人的にはあまり影響はありません。むしろ外出しない理由ができて堂々と引きこもっていられます。 これまで、さくらのナレッジではNode.jsやDenoの話をしてきました。今回は、これらを使う上で欠かせない非同期処理について説明します。よろしくお願いします！ 対象者 本記事は、こんな人が対象です。 JavaScriptの非同期処理はコールバックとかPromiseとかasync/awaitとかあるけど、どう違うの？どう使い分ければいいの？ Node.jsのコールバックって罠が多くて使いにくい Promiseの仕組みがよくわからずになんとなく使っていた async/awaitって中でどういうことをやってるのかわからないけど便利だよね 非同期処理？async/awaitさえ覚えておけばいいんじゃない？ async/awaitっ
JCBの会員規約改定が話題に、デジタルマーケティングの専門家がわかりやすく解説2025年02月19日; Webマーケティング全般
dbt (data build tool) を使ってデータをテストする - CUBE SUGAR CONTAINER
ソフトウェアエンジニアリングの世界では、自動化されたテストを使ってコードの振る舞いを検証するのが当たり前になっている。 同じように、データエンジニアリングの世界でも、自動化されたテストを使ってデータの振る舞いを検証するのが望ましい。 データをテストするのに使える OSS のフレームワークも、いくつか存在する。 今回は、その中でも dbt (data build tool) を使ってデータをテストする方法について見ていく。 dbt 自体はデータのテストを主目的としたツールではないものの、テストに関する機能も備えている。 また、dbt には WebUI を備えたマネージドサービスとしての dbt Cloud と、CLI で操作するスタンドアロン版の dbt Core がある。 今回扱うのは後者の dbt Core になる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName:
人工知能で詐欺まがいなことしてる香具師に引っかかった、という話をこれからしていく。この記事は「人工知能ば詐欺だ」ということでなく、「詐欺師は人工知能を使いたい」ということを語る。 もう10年ぐらい前になるのだけど、人工知能には色々あるのに「深層学習だけが人工知能」だという無勉強な馬鹿に引っかかったんだよ。本当は人工知能なんて LISP から始まって、色々あって今の AI につながるているのに、その歴史は全く無視してね。Python のライブラリでどうにかできないものは不要とのことなので、「ふーん、そうなんですか」ぐらいで対応してた。なぜなら、自分は人工知能にAPIを叩いてブラウザに表示する部位を担当したからだ。 その会社にはエンジニアがいないので、人工知能とデザインを除いた全てをほぼ自分だけでフロントエンド（当時はFlash）からバックエンド（Django）とデータベース、クラウド部分を設
たとえば、多くのウェブサイトやアプリで利用されている「Google アナリティクス」もその対象です。ウェブサイトやアプリに「Google アナリティクス」のタグやSDK（Software Development Kit）を組み込むと、利用者の端末からGoogle（第三者）に対して情報の送信が発生するためです。 この場合、そのウェブサイトやアプリでは以下の情報を「公表」または「通知」する必要があります。 「Google アナリティクス」は何の目的で導入したか送信先はどこか（この場合：Google LLC）Googleに送信される情報はどのような情報かGoogleは受け取った情報をどのように利用するかその他にも、Facebookの「いいね！」ボタンなどのソーシャルプラグインや、AdSenseなどの広告配信サービス、マーケティングオートメーションやABテストツールなどをウェブサイトやアプリに組み
よりプライバシーに配慮したウェブの実現にむけて
あらゆる言語で、あらゆる話題に関する情報を、何十億もの人々が簡単に入手できる現代のインターネットの姿を、その経済基盤である広告無しに想像することは難しいでしょう。一方で、利用者にとって意味のある関連性の高い広告を表示するため、デジタル広告業界が企業努力を続けたことで、主にサードパーティ Cookie を通じて収集された個別の利用者に関する情報が多数の企業によって活用される結果となりました。これがデジタル広告業界全体への不信にもつながり、実際、Pew Research Center の調査によれば 72％ もの人々が、オンラインでの行動の多くが広告主、テクノロジー企業やその他の企業によって追跡されていると感じており、81％ の人々は、データ収集によって引き起こされる潜在的リスクはそのメリットを上回ると感じています。このようなデジタル広告に対する個人のアイデンティティに関する情報の利用方法やプ
Googleアナリティクス4（GA4）で使えるようになる「直帰率」は「非エンゲージメント率」という評価をするための指標です。 従来のGA（ユニバーサル アナリティクス）の直帰率とは仕組みが全く異なるので、正しい集計仕様と使い方を覚えましょう。 直帰、直帰率とは 同じ名前の指標ですが、 従来のGA（以下、UA）とGA4で使える直帰率は下記のような違いがあります。 UAの直帰率 ページで何も行われなかった 1 ページのみのセッションのパーセント数。直帰の場合、セッション継続時間は 0 秒です。たとえば、ユーザーがウェブサイトにアクセスして、ホームページでコンテンツを数分間閲覧したものの、リンクをクリックしたり、インタラクション イベントとして記録されているイベントをトリガーしたりせずにウェブサイトを離れた場合、そのセッションは直帰として集計されます。 引用：[UA→GA4] 指標の比較: Go
売上8%↑ PV 9%↑ 直帰率15%↓など、社内説得に使えるCWV改善のビジネス成果事例14連発【SEO情報まとめ】 | 海外&国内SEO情報ウォッチ
「コアウェブバイタル改善したい、でも工数も予算もたりない」そんなあなたに、上司や経営層が喜んで予算をつけてくれる社内説得資料をお届けする。 コアウェブバイタルで他サイトがどのように「売上が増えた」「PV数が増えた」「直帰が減った」「広告収入が増えた」のかの、具体的な数字だ。 今回は、6月から導入予定のコアウェブバイタル（CWV）関連トピックが「CWVやる理由」「CWVの分析」「リダイレクトとCWV」「AMPでもCWV最適化」と多めだ。 ほかにも、ECの動画SEO、順位回復のためのタグ修正、パブリッシャー向け情報などなど、あなたのSEO栄養になる情報をお届けする。 記事2ページ目最後の筆者ブログ記事紹介にある「ページエクスペリエンスのランキングをPC検索にも」も要チェックだ。 CWVの状況をデータポータルで超ビジュアライズ、無料で使えるテンプレートCWVを無視すべきではない2つの理由CWV評
昨年12月に Dataform の Google Cloud 加入が発表 されて以来, 関心を持って調べています. Dataform は BigQuery などのデータウェアハウス上で SQL を中心としたデータ変換パイプラインを構築するための仕組みです. 先日は Dataform で Google Analytics 4 の BigQuery Export データ を変換するパイプラインを作ってみたりもしました（GitHub: terashim/dataform-google-analytics-4-example）. Dataform は非常に強力なツールで, 簡単な SELECT 文を書けば CREATE TABLE 文や MERGE 文などデータ更新用のクエリを自動生成してくれます. しかし詳しく調べていくにつれて, より本格的なパイプラインを構築するにはやはり BigQuery
からっぽのしょこ
2020-07-13 サイトマップのようなもの 当ブログについて 一覧ページ はじめに このブログでシリーズとして書いている記事の一覧ページをまとめた一覧ページです。 【目次】 はじめに サイトマップの代用 このブログについて 本の攻略ノートシリーズ ベイズ推論系 トピックモデル 頻度統計 空間統計 深層学習 アルゴリズムとデ… 2024-11-03 5.4：著者トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング：一様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】 攻略ノート 攻略ノート-青トピックモデル トピックモデル MCMC MCMC-周辺化ギブスサンプリング はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、著者トピックモデルに対する崩壊型ギブス
はてなブログでGoogle AnalyticsのUAを使っていましたが、この度Google Analytics4（GA4）に移行しました。手順は簡単、Google AnalyticsでGA4のプロパティを追加してからダッシュボード管理画面の「設定」-「詳細設定」で測定IDを入力するだけです。解説します。 Google Analytics4（GA4）とは 簡単に言うと・・・ これまでGoogle Analytics（UA版）は長い歴史の中、増築を繰り返して整合性のほころびが出てきました。 これを改築してより正確な分析を可能にするのがGoogle Analytics4（GA4）です。 2023 年 7 月 1 日より、ユニバーサル アナリティクスでは標準プロパティで新しいデータの処理ができなくなります。それまでに Google アナリティクス 4 プロパティに切り替えて設定を進めておきましょう
【あなたのサイトは大丈夫？】アルゴリズムアップデート直前、CWV要点をもう一度おさらい！ - AppBrew Tech Blog
株式会社AppBrewでインターンをしている Sora (@sora)と申します。 お茶の水女子大学のM1で、自然言語処理を研究しています。AppBrewでは主にWeb版LIPSの開発をしています。 ところで、もうすぐGoogle検索のランキング要因にCore Web Vitalsが導入されますが、対策はしていますか？ 今回はCWV導入直前ということで、LIPSでどのように数値計測・改善したのか、小ネタをいくつかご紹介したいと思います！ SEO担当者さんの参考になれば嬉しいです。 そもそもCore Web Vitalsとは？ 継続的なパフォーマンス監視 SpeedCurve導入 CWV改善施策の例 CLSの改善 画像まわり 画像サイズの最適化 Cache-Controlの設定 大きすぎるページの改善 おわりに そもそもCore Web Vitalsとは？ ユーザーエクスペリエンス向上に重要
GitHub - quickwit-oss/quickwit: Cloud-native search engine for observability. An open-source alternative to Datadog, Elasticsearch, Loki, and Tempo.
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Googleアナリティクスの使用禁止をイタリア当局が勧告
オーストリアのデータ保護当局やフランスのデータ保護機関がGoogleアナリティクスの使用を禁止していますが、この流れにイタリアの規制当局であるGPDPも続くことが明らかになりました。 Google: Garante privacy stop all’uso degli Analytics. Dati trasferiti... - Garante Privacy https://www.gpdp.it/web/guest/home/docweb/-/docweb-display/docweb/9782874 データ保護法に基づき設立されたイタリアの規制当局であるGDPDが、Googleアナリティクス関連サービスを使用しているウェブサイトは、適切なレベルのデータ保護が行われていない国であるアメリカにユーザーデータを転送することとなるため、EU一般データ保護規則(GDPR)に違反することになる
初の機械学習プロジェクトを仕事でおこなった。その際に、各プロセスでこういう部分をみたり考えたりした方が良さそうだと思ったことをまとめる。 なお、機械学習プロジェクトの話は「仕事ではじめる機械学習」をはじめとして既に色々なところで議論されている*1。しかし、いくつか読んだがマクロな話が中心だったので、どちらかというとミクロ部分の機械学習モデルを構築する という部分を中心に書く。 なお、経験者から指摘されたり教えられた点を1度機械学習プロジェクトをやっていったんまとめただけなので、今後追加・修正される暫定版なことに注意。 ワークフロー 機械学習プロジェクトのワークフローはざっくりと以下のようになる。 1. 要件を定める やることとしては、 目的 スケジュール 期待値 どの程度の精度ならよいか どのようなアプローチを取るか を決める。 このあたりの話は、前述のように「仕事ではじめる機械学習」など
[GTM] GA4によるSPA計測の罠と対策 | アユダンテ株式会社
SPAでのGA4計測はやや複雑で「カスタムディメンションの値がおかしくなる」「二重ページビュー計測の発生」「GTMは完璧に設定したのに計測できない」など幾つもの罠が潜んでいます。本記事ではこれらの問題が発生する理由と対策方法を解説します。 対策のみ知りたい方はSPAの罠を回避するための仮想ページビュー計測設定の章を直接ご覧ください。 ——————————————————————————————————- UPDATE (2024.03.26): Googleタグに対応したより新しいSPA計測方法についての記事を投稿しました。本記事と併せてお楽しみください。 [GTM] Googleタグ版GA4のSPA向けタグ設定 | アユダンテ株式会社 ——————————————————————————————————- SPAとは GA4の自動SPA計測はカスタムディメンションの値を更新しない GA4
![[GTM] GA4によるSPA計測の罠と対策 | アユダンテ株式会社](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e407ece5be70b763fe8ae9abec2202779aaa0a9f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fayudante.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2FGA4.png)
2020年8月13日、Googleタグマネージャーのコンテナ種別へ「Server」が新たに加わりました。 これはユーザーのブラウザ上ではなく、ユーザーとは切り離された仮想サーバー上でもろもろの処理を行うためのコンテナで、リリース時点ではまだオープンベータとなっています。なおサーバー用コンテナはGCP（Google Cloud Platform）を利用するため、テスト環境での運用を除き、本番環境での利用は基本的に有料です。 管理画面や用語などのUIは、基本的にウェブ用コンテナなどとかなり似ています。 「サーバーで動作する」「有料」という、ほかのコンテナ種別と比較してもかなり特徴的なこのサーバー用コンテナ。 本記事では各種機能の詳細紹介は省いて、概要をまとめてみました。というのも、触るのに必要なスキルがかなりエンジニア性を求められるため、まず「どんなことをするためのもの」で「どういう仕組みで動
Like many applications, the Slack desktop app logs how users interact with it. For example, it may log when a user views a screen or clicks on a button. Product Managers and Data Scientists analyze the logs, hoping to discover actionable insights to drive product refinements. Slack’s desktop application is written in React. We built a React analytics logging library to: 1) increase developer veloc
「iOS 14.5」のATT機能、ユーザーの約88％が「トラッキングしないように要求」を選択──Flurry調べ
「iOS 14.5」のATT機能、ユーザーの約88％が「トラッキングしないように要求」を選択──Flurry調べ 米Appleが「iOS 14.5」のアップデートで追加した「AppTrackingTransparency」（ATT）を通じてのアプリでのトラッキング許可カード表示で、ユーザーの88％は「Appにトラッキングしないように要求」を選んでいる──。米Verizon傘下の広告分析企業Flurry AnalyticsがiOS 14.5リリースの4月26日（現地時間）から続けている「Daily Opt-in Rate After iOS 14.5 Launch」調査の結果から明らかになった。 ATTは、AppleがApp Storeに登録するアプリの開発者に義務付ける新しいルール。アプリがユーザーに関するデータを収集する場合、ユーザーがアプリを最初に起動する際と、iOS 14.5にアップ
Yahoo!ニュース、不適切コメントへの対策として導入している深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPIを無償提供開始 - ニュース - ヤフー株式会社
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社のコーポレートサイトはこちらです。 当ページに記載されている情報は、2023年9月30日時点の情報です。 ～ 建設的なコメントを評価する特許出願中の技術を外部に提供し、業界全体でインターネット空間の健全化を目指す ～ 詳細ページ ヤフー株式会社（以下、Yahoo! JAPAN）は、「Yahoo!ニュース コメント」の健全化を目的に導入している「深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）」を利用してコメントを評価する技術（以下、本AI技術）のAPI（アプリケーション・プログラム・インターフェース）の無償提供を開始します。投稿系サービス事業者は、Yahoo! JAPANのAPIを活用することで、自社サービスに投稿されたコメントをAIで評価し、それをもとに自社においてコメントの削除や表示順の並び替え
経済的独立すなわち自由は、世の中の仕組みを正しく理解し、最適な人生の戦略をデザインすることで、もっとも確実に達成できる。 世の中（世界）はどんな仕組みで動いているのだろう。そのなかで私たちは、どのように自分や家族の人生を設計（デザイン）していけばいいのだろうか。経済、社会から国際問題、自己啓発まで、さまざまな視点から「いまをいかに生きるか」を考えていきます。質問も随時受け付けます。 橘 玲の最新刊『幸福の「資本」論 あたなの未来を決める「３つの資本」と「８つの人生パターン」』好評発売中！ 「幸福な人生」を送るために幸福を定義すると基盤となるのは3つの資本。その組み合わせで8つの人生パターンが考えられる。あなたが目指すべきはどの人生パターンか？ ダイヤモンド社から発売中！（1,650円 税込） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【DIAMOND PREMIU
Facebook広告に携わる方だけでなく、インターネット広告に少しでも関わっている方であれば、サードパーティCookieについて近頃騒がしいのはご存知かと思います。そして、その文脈でコンバージョンAPI（CAPI）という言葉も耳にしたことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 一方で、聞いたことはあるけどなんとなく分かったつもりで話を合わせている…重要だとは思うけど何となく踏み込めずにいる…という方も少なからずいらっしゃるのではないかと思います。 そこで、この記事では、コンバージョンAPI（CAPI）とは何か？を理解する前に、なぜコンバージョンAPIという概念や計測手段が登場したのか？という背景から実際の設定や導入方法についてまで、理解を深めていただくために説明します。 少々長いどころではないですが、最後まで読んでいただくことで、コンバージョンAPI（CAPI）については自信をもって
オラクル、MySQLにOLAP用の独自インメモリデータベースエンジンを搭載、「MySQL Analytics Engine」をOracle Cloud上で提供開始
米オラクルは、Oracle Cloud上での新しいデータベースサービス「Oracle MySQL Database Service Analytics Engine」（以下、MySQL Analytics Engine）を発表しました。 オラクルは今年の9月に、最新のOracle Cloud基盤に最適化したMySQLのマネージドサービスとして「Oracle MySQL Database Service」を発表しています。 今回発表されたMySQL Analytics Engineは、このMySQL Database Serviceに大規模データ分析機能を追加するものです。 通常のデータベースエンジンであるInnoDBに対して最大で400倍高速にOLAPのクエリを実行できます。 具体的にはオラクルが独自に開発したカラム型の分散インメモリデータベースエンジンをMySQL Database Se
メルカリAnalytics Infraチームの@__hiza__です。 この記事では、メルカリにおけるデータ基盤の整備について紹介します。 今回は、膨大な生のテーブルについてどのテーブルから中間テーブル化すると効果的か、データにもとづいて優先順位を付けた事例を説明します。 また、あわせて大規模なデータ基盤を改善する際に「データ基盤の利用状況のログ」が役立つことをお話したいと思います。 中間テーブルを作る意義データ分析用の中間テーブルを作成する意義を簡単におさらいします。 例えば、WebサービスのRDBに入っているデータで分析を行う場合に以下のような加工をしたテーブルを用意すると分析が便利になります。 例) 生テーブルを分析に使いやすくする加工の例 よくjoinして利用する複数のテーブルをあらかじめjoinしておく コード化された値を人が見て分かる値に変換しておく(都道府県コード01→北海道
coding for sports analytics: resources to get started | brendan kent
These days, if you want to work in sports analytics, you need to know how to code. There's really no way around it. And while that can be scary for someone who's never written a line of code before, it's not as daunting as it seems. The reality is that there are a variety of excellent (often free!) resources for learning how to code. Some of them are very general, some are focused on a specific pr
Excel集計用のGoogle アナリティクスのデータ元をデータポータルで作る方法（とこうした作業が必要になるアクセス解析の昨今について）｜永井 隆 ／ ビジネスとウェブ活用
データポータル天下一オンライン武道会、誰かやりませんか？ （名称は適当です、すみません） https://t.co/QOqSUDSfGY — t̶a̶k̶a̶n̶o̶ (@takano_seo) September 3, 2020 最近「データポータル天下一オンライン武道会」が開催されたそうです。参加者のtakano(@takano_seo)さん、バカ毛(@fuguti)さんが発表されたレポートを記事として投稿されているのを見て、参加者でもない私は真似をして今回の記事を書きました。(前々から書き溜めていたネタでもありました) 半分冗談・半分本気で書いた記事です。どうか、そのつもりでお読みいただければと思います。 この記事の前提：ExcelでGoogle アナリティクスのレポートを作る人向け昨今のBIツールの隆盛により、ExcelやPowerPointを使ったレポートの作成機会が減っていると
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はてなブログとGA4とデータ活用 - Hatena Developer Blog
「ウェブブラウザの閲覧履歴からユーザーを特定可能」とMozillaの研究者が発表
コンテンツは長期的にCV貢献するのか？GAレポート自動生成テンプレ無料公開中｜清水 誠
製造業のAI導入で最重要な「MLOps」、機械学習モデルができたら終わりじゃない
別ドメイン？サブディレクトリ？企業ブログを分析するのに知っておかなければならないこと - ブログ - 株式会社JADE
アクセス解析ツール「Googleアナリティクス」が機械学習による予測やGoogle広告との統合などで進化
JavaScriptの非同期処理を理解する その1 〜コールバック編〜 | さくらのナレッジ
GAの新バージョン「Google Analytics 4」と今後どうすべきか
人工知能で詐欺まがいなことしてる香具師に引っかかった、という話をこれ..
“改正電気通信事業法” Web担当者がやることをわかりやすく解説 | 知っておきたい法律関係
GA4の「直帰率」「エンゲージメント率」とは｜GAラボ
BigQuery 上でデータ変換パイプラインを構築するための SQL の書き方 | terashim.com
はてなブログでGA4に移行 - らいちのヒミツ基地
機械学習モデルを構築するときに考えることと、全体の流れ - まずは蝋の翼から。
Stanford CS course on data visualization techniques (Winter 2020)
GTMにサーバーサイドで動作するサーバー用コンテナが登場 | アユダンテ株式会社
Creating a React Analytics Logging Library
世の中の仕組みと人生のデザイン l 橘 玲 | DPM(ダイヤモンド・プレミアム・メールマガジン)
Facebook広告のコンバージョンAPI（CAPI）とは何か？を理解する前に知っておきたいこと｜アナグラム株式会社
「Firefox 85」が公開 ～“Supercookie”による追跡からユーザーを保護／ブックマーク機能やパスワードマネージャーも改善。Flashのサポートは完全に廃止
データ基盤は「データで」改善する − 中間テーブル作成の事例｜Mercari Analytics Blog
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