KLab-データ分析グループのblog
2014年02月19日 カテゴリ 安価で高性能なRedshift SSDノード(Dense Compute ノード)を試してみた takada-atです。 先日Redshiftに新しく追加されたSSDノード(Dense Compute ノード)を評価してみました。 料金表で見ますと、従来型のHDDノードに比べ、容量はだいぶ少なくなっているものの、料金は安価となっております。 http://aws.amazon.com/jp/redshift/pricing/ 容量価格 HDD: dw1.xlarge2TB HDD$0.850 /1 時間 SSD: dw2.large0.16TB SSD$0.250 /1 時間 ※値段は2014年2月19日現在のものです。 われわれのユースケースだと、容量はそれほど使っていないので、こちらを利用することで性能改善やコスト削減を期待することができます。 現在使
KLab-データ分析グループのblog : ユーザー継続率をフィッティング
2013年02月13日 カテゴリR ユーザー継続率をフィッティング Rを使って、ソーシャルゲームのユーザー継続率を、カーブフィッティングしてみましょう。 カーブフィッティングとは、データにもっともよく当てはまる数式を見つけ、データに当てはまる曲線を描くことです。 ここで継続率とは、ある日インストールしたユーザーが、n日後にゲームを訪問している確率と考えます。 たとえば、以下はある日にインストールしたユーザーが日を経過するにつれてへっていくところを10日分集計したデータです(ただし数字はダミーです)。 installがインストール日に加入したユーザー数、nが経過日数、countはインストールユーザーの内、n日後にも継続してアクセスしてきたユーザー数です。最初は1301人いたユーザーが10日後には、168まで減っています。 installncount1301133813012264130132
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