トレジャーデータで実践「離脱分析」 〜 コホート分析と生存時間分析 〜

ほとんど全ての会員制サービスには,顧客の「入会」と「退会」という概念があります。そして退会(ここでは離脱と呼びます)における分析は,それを防止するという目的…


アクセスログ分析最前線:Treasure Data JavaScript SDK で始めるパス分析 その3

トレジャーデータが提供する Treasure Data JavaScript SDK は,他のアクセスログ収集ツールと同様に,HTML 内にタグを埋め込む事で…


アクセスログ分析最前線:Treasure Data JavaScript SDK で始めるパス分析 その2

トレジャーデータが提供する Treasure Data JavaScript SDK は,他のアクセスログ収集ツールと同様に,HTML 内にタグを埋め込む事で…


アクセスログ分析最前線:Treasure Data JavaScript SDK で始めるパス分析 その1

トレジャーデータが提供する Treasure Data JavaScript SDK は,HTML 内にタグを埋め込む事で簡単にアクセスに関する情報を収集する…


トレジャーデータで実践:Path 分析(アウトプット編2:遷移ダイアグラム)

「トレジャーデータで実践:Path 分析」シリーズでは,過去にWeb,広告,リアル店舗でのログを元に,コンバージョンパステーブルの…


トレジャーデータで実践:Path 分析(アウトプット編1:頻出パターンマイニング)

「トレジャーデータで実践:Path 分析」シリーズでは,過去にWeb,広告,リアル店舗でのログを元に,コンバージョンパステーブルの…


トレジャーデータで実践:Window関数(その3)

基本形3:AGGR_FUNC() OVER (PARTITION BY c ORDER BY d ROWS BETWEEN m PRECEDING AND n FOLLOWING)
基本形3 はPARTITION BY でグループ化…


トレジャーデータで実践:Window関数(その2)

前回は集約関数と比する形でWindow関数の紹介をしました。今回はWindow関数の記述および代表的な関数を分かりやすく説明していきます。


トレジャーデータで実践:Window関数(その1)

トレジャーデータでは最新のアップデートにより,バッチクエリ(Hive)でもWindow関数をサポートするようになりました。また,アドホッククエリ(Presto)では元々Window関数を…


トレジャーデータで実践:RFM分析(後編)

Recency、Frequency、Monetary は各々を組み合わせて見ることで、有意義なユーザーのグルーピングが可能になります。前回では個々に見ていったこのRFMを…


トレジャーデータで実践:RFM分析(前編)

EC や POS、Web サービス、Game など、購買行動を伴う一連の行動ログは活用意義のある大変貴重なものとして古くから分析が行われて来ました。


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編3)「共起」から「遷移」へ

今回は「共起」の概念を拡張して「遷移」を見ていきます。また,「推移」を見ることはリコメンデーションロジックを求める事と…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編2)

今回はバスケット分析シリーズの第5回(応用編2)となります。
意外性のあるペアの発見
さて,これまで共起度または共起係数の…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編1)

ここまで,任意のペアで共起回数,共起係数を計算していきました。共起係数はアイテムの登場回数が少なく(≃共起回数が少ない)ても関連性の強いペアを見つけてくれるものでした。


トレジャーデータで実践:Basket 分析(実行編)

バスケット分析シリーズの第3回目です。実際に実行するところまで見ていきましょう。
EC購買サンプルログ
前回の最後にも記載しましたが,今回使用する…