気兼ねなくアクティビティを書き留められるTrickleというサービスをリリースしました - maru source
こんにちは丸山@h13i32maruです。 今日、Trickle（読み:トリクル）というサービスをリリースしました！ アクティビティ トピック 他の人のアクティビティ Trickleは「Twitterなにか少し疲れてきたなぁ。でもやめたいわけではないし、うーん」と僕が困っていたことを自分で解決するために作ったサービスです。 なので自分をターゲットにしたサービスなのですが、せっかくなので多くの人に使ってもらいたい！というわけで、リリースのお知らせを兼ねた紹介記事を書きました。気になった方は是非続きを読んでみてください。 まとめ 自分のアクティビティをトピックごとに気兼ねなく書き留めることができる ジョギング、読書、猫と遊ぶ、などの自分で作ったトピックごとにアクティビティを書き留める 他人の興味あるトピックだけをサブスクライブ（いわゆるフォロー）できる 「Aさんの読書トピックはサブスクライブし
プロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標 - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部でグノシーというニュースアプリのプロダクト改善を担当している @ij_spitz です。 今回はプロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標をSQLで算出してみます。 Gunosyではこれらの指標を、プロダクトに異常があった時に検知するため、また施策の効果検証といった主に2つの目的で使用しています。 簡潔にするため、ユーザーとログインの2つのテーブルを使った算出できる指標のみを対象としています。 また、これらの指標をどうやってプロダクト改善に役立てているのかということも少しではありますが、合わせて書いていきたいと思います。 DAU WAU(MAU) HAU 積み上げHAU 1ユーザーあたりのログイン回数 登録N日後継続率 登録日別N日後継続率 前提 今回のブログで紹介するSQLはAmazon Redshift上で動くSQLなので、MySQLやGoogle BigQuer
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