Exploratoryセミナー #26: Googleアナリティクス x データサイエンス

Googleアナリティクスのデータから、データサイエンスの手法を使ってより深いインサイトを探索していく方法について紹介します。

- Googleアナリティクス・データの基礎とデータ取得方法
- Googleアナリティクス・データの可視化
- エンゲージメント（DAU/MAU）分析
- テキストデータの加工と可視化
- セッション数の時系列予測

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8. 質問 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習 σʔλαΠΤϯεɾϫʔΫϑϩʔ
9. 質問 ExploratoryɹϞμϯˍγϯϓϧ UI 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習
10. Exploratory ηϛφʔ #26 σʔλαΠΤϯε X
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15. with EXPLORATORY 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習
16. with EXPLORATORY 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習
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39. with EXPLORATORY 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習
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47. ‘ࠓ݄’ͷσʔλΛআ͘
49. நग़ - ݄
50. நग़ - ༵೔
51. Different Level for X-Axis, Color, and Repeat By
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56. ΄ͱΜͲͷࠃ͸ݟͯ΋ɺൺ΂ͯ΋ҙຯ͕ͳ͍ɻ
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59. දࣔ͢Δ஋ͷ੍ݶ
60. Limit to Top 30 Countries
61. • ஋ͷ੍ݶ - ্Ґ / ԼҐ • ஋ͷ੍ݶ - ৚݅ • ʮOtherʢͦͷଞʣʯάϧʔϓΛ࡞Δ • ϋΠϥΠτ ͍͔ͭ͘Ͱ͖Δ͜ͱ
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65. • ஋ͷ੍ݶ - ্Ґ / ԼҐ • ஋ͷ੍ݶ - ৚݅ • ʮOtherʢͦͷଞʣʯάϧʔϓΛ࡞Δ • ϋΠϥΠτ ͍͔ͭ͘Ͱ͖Δ͜ͱ
66. ࠃͷ਺ଟ͗͢
67. ʮͦͷଞʯάϧʔϓΛ࢖͏
69. Limit to only the United States and Japan
70. • ஋ͷ੍ݶ - ্Ґ / ԼҐ • ஋ͷ੍ݶ - ৚݅ • ʮOtherʢͦͷଞʣʯάϧʔϓΛ࡞Δ • ϋΠϥΠτ ͍͔ͭ͘Ͱ͖Δ͜ͱ
71. ͨ͘͞Μ஋͕͋Δ͜ͱ͸ѱ͍͜ͱͰ͸ͳ͍ɻ
72. ϋΠϥΠτ
73. ϋΠϥΠτ
74. GAσʔλΛՄࢹԽ͢Δͱ͖ʹΑ͋͘ΔνϟϨϯδ • σʔλΛ೔෇ɾ࣌ؒͷಛఆϨϕϧͰूܭͯ͠τϨϯυΛՄࢹԽ͍ͨ͠ɻ • νϟʔτΛෳ਺ʹάϧʔϓ෼͚͠ɺάϧʔϓ͝ͱͷτϨϯυΛൺ΂͍ͨɻ • σΟϝϯγϣϯͷ஋͕ଟ͗͢ΔͷͰՄࢹԽ͠ʹ͍͘ɻ • ूܭ஋͚ͩͰ͸ͳ͘ɺσʔλͷ͹Β͖ͭ΍ෆ࣮֬ੑΛՄࢹԽ͍ͨ͠ɻ
75. ηογϣϯͷ͹Β͖ͭΛശͻ͛ਤͰՄࢹԽ
76. ηογϣϯͷ͹Β͖ͭΛശͻ͛ਤͰՄࢹԽ
77. ηογϣϯͷ͹Β͖ͭΛόΠΦϦϯਤͰՄࢹԽ
78. ό΢ϯε཰ͷฏۉΛόʔνϟʔτͰՄࢹԽ
79. ό΢ϯε཰ͷฏۉͱ95ˋ৴པ۠ؒΛΤϥʔόʔͰՄࢹԽ
80. ό΢ϯε཰ͷฏۉͱ95ˋ৴པ۠ؒΛΤϥʔόʔͰՄࢹԽ
81. with EXPLORATORY 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習
82. ςΩετσʔλͷՃ޻ͱՄࢹԽ
83. • ςΩετσʔλͷՃ޻ • σʔλͷ݁߹ • σʔλͷϚʔδ
84. ςΩετσʔλ͸جຊɺ ΫϦʔϯΞοϓ͢Δ͜ͱʹͳΔʂ
85. • ςΩετΛநग़ • ςΩετ࡟আ • ςΩετΛஔ׵ • ςΩετΛม׵
86. Text Wrangling - நग़
87. Text Wrangling - ࡟আ
88. ྫ ϥϯσΟϯάϖʔδͷύϥϝʔλͷ஋Λ ՄࢹԽ͍ͨ͠
89. σʔλ
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96. ʮςΩετσʔλͷՃ޻ʯΛબ୒
103. ϫʔυΫϥ΢υΛ࢖ͬͯՄࢹԽ
104. • ςΩετσʔλͷՃ޻ • σʔλͷ݁߹ • σʔλͷϚʔδ
105. Τϯήʔδϝϯτ
106. ໨ඪ • ίϯόʔδϣϯ཰Λ্͍͛ͨ • νϟʔϯ཰ΛԼ͍͛ͨ
107. 107 ઌߦࢦඪ ޙ௥͍ࢦඪ ࢛൒ظऩӹ ໨ඪະୡ੒ Ωϟογϡ ϑϩʔͷݮগ MRRͷݮগ Ωϟϯηϧ཰ͷ ্ঢ ιʔγϟϧͰͷ ωΨςΟϒͳ ίϝϯτ Appͷ࢖༻ස ౓ͷݮগ Ωϟϯηϧ ϖʔδ΁ͷ๚໰ ΦϯϘʔυͷ ࣦഊ NPSͷݮগ ѱ͍ᷚ νϟʔϯʹؔ͢Δࢦඪ
108. ޙ௥͍ࢦඪ • ֬ೝͷͨΊͷࢦඪ • ෼͔ͬͯ΋ΞΫγϣϯΛى͜͢ʹ͸஗͍ ઌߦࢦඪ • ϏδωεΛ༧ଌ͠ίϯτϩʔϧ͢ΔͨΊͷࢦඪ
109. ՝୊ ஗ޮࢦඪ • ίϯόʔδϣϯ཰ • νϟʔϯ཰ ઌߦࢦඪ • Τϯήʔδϝϯτ
110. ΰʔϧɿ ΤϯήʔδϝϯτΛ্͍͛ͨ νϟϨϯδɿ ΤϯήʔδϝϯτΛͲ͏਺஋Խ͢Δ͔
111. DAU
113. MAU
114. • ΞΫςΟϏςΟͷࢦඪ (DAU, MAU, etc.) ͸ΤϯήʔδϝϯτΛଌ Δ΋ͷͱͯ͠͸࠷దͱݴ͑ͳ͍ɻ • Ϗδωε͕੒௕͍ͯ͠Δ࣌͸ɺϢʔβʔͷΤϯήʔδϝϯτ͕ ্͕ͬͯΔ͔Լ͕ͬͯΔ͔ʹؔ܎ͳ͘ɺΞΫςΟϏςΟͷࢦඪ ΋৳ͼ͍ͯΔɻ • Ӧۀ΍ϚʔέςΟϯάʹ౤ࢿ͢Δ͜ͱʹΑͬͯɺΞΫςΟϏςΟ ͷࢦඪΛ্͛Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ΞΫςΟϏςΟ ≠ Τϯήʔδϝϯτ
115. Τϯήʔδϝϯτ
116. Τϯήʔδϝϯτͷࢦඪ • ಉ͡Ϣʔβʔ͕ͲΕ͚ͩසൟʹWebαΠτ΍αʔϏεΛར༻͍ͯ͠ Δ͔ΛଌΔͨΊͷࢦඪ • Facebook͕ॳظͷࠒʹ࢖͍࢝Ίͨ͜ͱͰ༗໊ʹͳͬͨࢦඪɻ DAU / MAU
117. DAU / MAU /
118. GoogleΞφϦςΟΫεͷσʔλΛ࢖ͬͯͰ͖Δʂ
119. We can use ‘1 Day Active Users (User)’ and ’30 Day Active Users (User)’.
120. 120 1 Day Active Users / 30 Day Active Users DAU/MAU with GA σʔλ
121. ͔͠͠ɺ͜͜Ͱ໰୊͕ɻɻɻ
122. είʔϓͷ੍໿্ɺDAUͱMAUΛಉ࣌ʹऔಘͰ͖ͳ͍ɻ
123. Get DAU Get MAU So, we can get those metrics data separately…
124. Get DAU Get MAU Then, join them together later. Join
125. Join Get DAU Get MAU Join
127. Get DAU Get MAU Join Calculate DAU / MAU
128. Create Calculation Get DAU Get MAU Calculate DAU / MAU Join
129. DAU / MAU
130. ΤϯήʔδϝϯτͷτϨϯυͷՄࢹԽ
131. Add a ‘Smooth Curve’ trendline with LOESS method.
133. • ςΩετσʔλͷՃ޻ • σʔλͷ݁߹ • σʔλͷϚʔδ
134. ͋ΔಛఆͷϖʔδʹΑΓଟ͘ͷϢʔβʔΛ༠ಋ͍ͨ͠ɻ ໰୊
135. Twitter Facebook Search Search Twitter
136. ͦͷϖʔδΛ๚Εͨ͜ͱͷ͋ΔϢʔβʔ͸ ଞͷϢʔβʔͱൺ΂ͯͲ͏͍͏ҧ͍͕͋Δͷ͔ɻ ஌Γ͍ͨ͜ͱ
137. 137 • աڈͷσʔλΛ΋ͱʹ༧ଌϞσϧΛ࡞ͬͯকདྷ Λ༧ଌ͢Δ • աڈσʔλͷதʹ౴͑ʢϥϕϧʣ͕͋Δ ػցֶशɿڭࢣ͋Γֶश
138. 138 ๚໰ ιʔε ࠃ σόΠε λΠϓ TRUE Medium US Mobile New FALSE Qiita Japan PC Return FALSE Search UK Mobile Return TRUE Facebook Japan Mobile New TRUE Medium US PC New FALSE Twitter Japan Table Return
139. 139 ๚໰ ιʔε ࠃ σόΠε λΠϓ TRUE Medium US Mobile New FALSE Qiita Japan PC Return FALSE Search UK Mobile Return TRUE Facebook Japan Mobile New TRUE Medium US PC New FALSE Twitter Japan Table Return
140. 140 ๚໰ ιʔε ࠃ σόΠε λΠϓ TRUE Medium US Mobile New FALSE Qiita Japan PC Return FALSE Search UK Mobile Return TRUE Facebook Japan Mobile New TRUE Medium US PC New FALSE Twitter Japan Table Return ༧ଌର৅ આ໌ม਺
141. • ηάϝϯτΛ࡞Δ ʢ͋Δϖʔδʹདྷͨ͜ͱͷ͋ΔϢʔβʔ vs. དྷͨ͜ͱͷͳ͍Ϣʔβʔʣ • ͦΕͧΕͷηάϝϯτͷσʔλΛऔಘ • σʔλͷϚʔδ • σʔλϥϯάϦϯά • ػցֶशʢϥϯμϜϑΥϨετʣΛ࢖ͬͨ༧ଌϞσϧͷߏங
142. Import Data by specifying the Segment
143. Name Page View Bootcamp 15 Bootcamp 100 Bootcamp 20 Name Page View Not Bootcamp 20 Not Bootcamp 95 Not Bootcamp 30 Name Sales Bootcamp 15 Bootcamp 100 Bootcamp 20 Not Bootcamp 20 Not Bootcamp 95 Not Bootcamp 30 ҟͳΔηάϝϯτͷσʔλΛผʑʹऔ͖ͬͯͯʮϚʔδʯ͢Δ
144. 2ͭͷσʔλϑϨʔϜΛϚʔδ͢Δ
145. σʔλ෼ੳͷ࠶ݱੑ
146. σʔλ͸ຖ೔ʢຖ࣌ؒɺຖ෼ʣߋ৽͞ΕΔɻ σʔλͷՃ޻࡞ۀΛԿ౓΋΍Γͨ͘ͳ͍ɻ ࣗಈԽͰ͖ͳ͍͔ʁ 146
147. ࠶ΠϯϙʔτϘλϯΛΫϦοΫ͢Δ 147
149. with EXPLORATORY 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習
150. • ౷ܭϞσϦϯά • ػցֶशϞσϧΛ࢖ͬͨ༧ଌͱม਺ॏཁ౓ • ࣌ܥྻ༧ଌ • ҼՌతޮՌʢCausal Impactʣ෼ੳ • ΫϥελϦϯά
151. • ౷ܭϞσϦϯά • ػցֶशϞσϧΛ࢖ͬͨ༧ଌͱม਺ॏཁ౓ • ࣌ܥྻ༧ଌ • ҼՌతޮՌʢCausal Impactʣ෼ੳ • ΫϥελϦϯά
152. • ࣍ͷ6ϲ݄ɺ΢ΣϒαΠτͷύϑΥʔϚϯεΛอͭͨΊʹ͸ݱࡏͷ αʔόʔߏ੒ͰΑ͍ͷ͔ɻ • ͦΕͱ΋΋ͬͱϋΠεϖοΫͷαʔόʔΛ༻ҙͨ͠Β͍͍ͷ͔ɻͲ ͷ஍ҬͷαʔόʔΛ૿΍ͤ͹Α͍ͷ͔ɻ • αʔόʔΛ૿΍͢ͷ͸ίετ্͕͕Δɻ • ίετΛ཈͍͕͑ͨɺͦͷ͜ͱʹΑͬͯϏδωεͷ੒௕Λ٘ਜ਼ʹ͠ ͨ͘ͳ͍ɻ ՝୊
153. • কདྷͷϖʔδΞΫηεΛత֬ʹ༧ଌ͍ͨ͠ɻ • ΞΫηε͕૿͑ΔͷͳΒ͹αʔόʔΛ૿΍͢ɻ૿͑ͳ͍ͷͰ͋ Ε͹αʔόʔΛ૿΍͞ͳ͍ɺ΋͘͠͸ݮΒ͢ɻ • ஍Ҭ͝ͱʹ༧ଌ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ɺͲͷ஍ҬͷαʔόʔΛ૿ ΍͢ɺ·ͨ͸ݮΒͤ͹͍͍͔ͷܭը͕ग़͖Δɻ ஌Γ͍ͨ͜ͱ
154. ϖʔδϏϡʔͷτϨϯυͷՄࢹԽ
155. νϟʔτͷݶք
156. ProphetΛ࢖ͬͨ࣌ܥྻ༧ଌ
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