マクロミルグループと社会をつなぐオープン社内報「ミルコミ」。2024年8月よりRestart! マクロミルの取り組みやカルチャーを幅広く発信するとともに、データから見える消費トレンド、マーケティングやリサーチの役立ち情報などもお届けします!
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偏差値好きな人多い印象あるけどぼくはあんまり好きじゃなかった。 でもなんとなく Google アナリティクスデータで偏差値出してみたら、これはこれでけっこういいかも、と思った。 次元(単位)のない量にして、複数の指標どうしを概観的に比較できる。 セッション数、新規率、直帰率、平均滞在時間、ページビュー/セッションをページごとにくらべたヒートマップ(色付きテーブル)が以下です。 セッション数上位ページでは目立った違いは少ないけど、平均滞在時間の優等生は、 abrahamcow.hatenablog.com abrahamcow.hatenablog.com だった。 上のような図をかくための R のコードを以下に記載します。 library(RGA) library(dplyr) library(tidyr) library(ggplot2) authorize() prof <-list_
先日別のチームから、 「PHPで作成したWebアプリの速度が遅いので助けてくれー」 という相談を受けた。 対応したものの、結構時間がかかって面倒だったので、 今後こういった問題が起こった時に使えるよう、チェックリストをまとめてやった。 基本的な内容だけど、 このチェックリストの内容をやってみて、それでもダメなら相談しなさい、 と伝えておくことで相談を減らすフィルタとして働いてくれるはずだ。 PHPプロジェクトに限らず、バックエンドでデータベースを使用している Webアプリのプロジェクトなら試す価値のあるものが多いはず。 調査や対応方法の手軽さ順で並べるとこんな感じ: Webブラウザのデベロッパーツールでレスポンスを計測する Webサーバ(Apache)のリクエスト時間をログに出力する ログ解析ツールでURL毎の付随リクエスト数を確認する データベースのスロークエリログを出力する プロファイ
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