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…


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:A/B テスト(問題集編)

さて,本シリーズの最後として他のテスト(統計的仮説検定)の事例を紹介します。
全ての問題で共通においている前提
※ 検定方向ついて…


トレジャーデータで実践:A/B テスト(実践編その4)

(平均と比率について)
実践その1,その2では以下のような事例を考えました。
Q.(平均の差)…


トレジャーデータで実践:A/B テスト(実践編その3)

実例A/Bテスト2
Q. (対応のあるデータ)
あるECストアの2011年(A)と2012年(B)のサブカテゴリごとの売上について…


トレジャーデータで実践:A/B テスト(実践編その2)

前回,A/Bの平均値の差違について,サンプル数が多い場合に適用できる「z検定」と喚ばれる最も一般的な手法についてポイントと手順を説明しました。今回は前回の続きで…


トレジャーデータで実践:A/B テスト(実践編その1)

今回は,具体的なデータを事例にしてA/Bテストをわかりやすく紹介します。本記事では理論的なところは控えめに,手順とポイントについて詳しく紹介していきます。実のところ…


トレジャーデータで実践:A/B テスト(心の準備編)

これから数回にかけて,A/B テストおよび仮説検定(A/Bテストはこの検定の枠組みに含まれます)の数学的な理解からトレジャーデータプラットフォームを使っての実践までを…


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(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。


Treasure Data × HEMS がもたらすスマートなエネルギー統合管理(後編)

前回はHEMSについて簡単な紹介をしましたが、電力消費管理の具体的なイメージを持ってもらえるようにサンプルデータをもとに可視化してみました。


Treasure Data × HEMS がもたらすスマートなエネルギー統合管理(前編)

最近よく耳にするようになった「HEMS」という言葉は、元は住宅・電機メーカー業界では2000年代から扱われていた概念でした。
しかし最近,IoTへの意識の高まりと…