https://jp.techcrunch.com/2016/07/12/20160711built-io-flow-makes-building-enterprise-integrations-easier/
[MongoDB] フロントエンドエンジニアにもできるMongoDBを使ったログ分析 - YoheiM .NET
このような表を作ることで、例えば以下のことがわかります。 経路002は流入数の割に獲得効率や翌日継続率も悪い。ここを改善するサービスをグロスできるかも。 経路003は獲得効率と翌日定着率が良い。何が良いのかをさらに分析すれば、他の流入経路の改善に生かせる。 Action2は翌日継続率に良い結果を与えている可能性がある。もう少し詳しく調べてみたい。 このようにユーザーの活性化は流入経路別に分析をすることで、問題点やチャンスを浮き彫りにすることができます。 今回はこの表を作るためにログ分析を行います。 ここまでで分析のスタート地点とゴール地点がわかりました。 あとはその間の道をつなぐためにプログラムを書くだけです。 次の章では、MongoDBでの分析を行うための準備段階を紹介します。 分析（準備編） ここでは分析の準備編として、サーバーログをダウンロードしてきて、整形して、MongoDBに登録
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