分析用SQLを書くときの思考回路について｜だみ〜
本稿では、分析用のSQLを書くときに則っている思考回路について述べて行こうと思います。 この言語化はあまりきちんとされている印象が無いので、自分がそこそこ初めての言語化だと思って頑張ってやってみようと思います。 言い換えれば、私はこういう思考回路でSQLを書きますが、みなさんどうですか、という話でもあります。 あとは、前提として、現代的な分析用の分散エンジンにSQLを投げるときを考えています。それ以外の場合はむしろ非効率になることも多いかもしれません。 0.問題設定今回の題材は、待てばチケットが復活する無料単話があり、有料で無料単話も買える、そして単行本購買もできる、というマンガサービスとしましょう。 このサービスの企画者から、チケットで無料単話だけ読むユーザが、もし有料で単話を買うようになったらどれくらい売上が伸びるのか教えてほしい、という依頼が来たとします。 これを仮説形式に直すと、
プロダクトの健全度を測る (Sequoia Capital) - FoundX Review - 起業家とスタートアップのためのノウハウ情報
この記事は原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。原文: Measuring Product Health (Sequoia Capital, Data Science Team) 目次 ユーザーアダプションと成長 市場のメトリクス MAU / インストール数 成長のメトリクス MAU / WAU / DAU D/D、W/W、M/M、Y/Y の変動数 Quick Ratio 新規ユーザー数 / MAU サインアップ数 / インストール数 成長に関する検討事項 継続率 継続のメトリクス Dn / Mn / Wn メトリクス コホート曲線 スティッキネス スティッキネスのメトリクス DAU / MAU 起動率 Lness スティッキー継続率または DoD / WoW / MoM 継続率 エンゲージメント エンゲージメントのメトリクス 消費時間 / DAU セッション数 消費時間 / セッショ
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