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トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 Hadoop Conference Japan 2014 以前に告知したHadoop Conference Japan 2014で，弊社Software Architectの古橋が発表しました。 テーマは，Facebookが公開した新しい分散処理基盤，Presto。実はFacebookが彼らの超大規模なデータセットに対してインタラクティブに結果を返せるようにと開発されたものです。開発が始まってまだ2年も経っておりませんが，今ではトレジャーデータを初めとして多くのハッカー達がコミッターとして参加する活発的なプロジェクトに成長しています。 PrestoはHiveやImpalaと同じ「SQL Query Engine」であり，特に数百GBを超える大規模データに対してもインタラクティブなレスポンスを（コンマ0秒以下，遅くて

ほとんど全ての会員制サービスには，顧客の「入会」と「退会」という概念があります。そして退会（ここでは離脱と呼びます）における分析は，それを防止するという目的… 6. GA で生データに近いものを取得する 6-1. Custom Dimension，Custom Metric について Custom Dimension，Custom Metric は GA アカウントの既定の Dimension と Metric...

はじめに ほとんど全ての会員制サービスには，顧客の「入会」と「退会」という概念があります。そして退会（ここでは離脱と呼びます）における分析は，それを防止するという目的において非常に重要です。本記事ではいくつかの「離脱分析」の手法を，トレジャーデータ＋スプレッドシートだけで完結でき，かつ誰もが実践できる形でご紹介します。 「離脱分析」必要な最低限のデータセット 初めの2回で紹介する手法においては，分析に必要なデータセットはシンプルで汎用的なものです。最低限必要な項目は，「ユーザーID」「入会日時」「退会日時」この３つです。また，分析実行時にサービスを継続しているユーザーは退会日時の値は入っていないことになります。 今回は後々の分析にも備えて上記の項目以外に，もう少し多くの情報を持たせたデータ（これを raw_data と呼ぶことにします）を扱っていきます。本データでは「退会日」ではなく「最終