”ログイン”(アクセス)の記録のみを取るだけでも,それにユーザーIDが付いてさえいれば,様々な分析クエリを実行することができます。ユーザーを識別できるサービスをお持ちで,これから分析を始めたい企業様は,まずはユーザーID付きのログを残すことから始めましょう。ここでは「login(アクセス)ログ」というたった1種類のデータから得られる12の指標を紹介したいと思います。以下の項目で定義されるログを「loginログ」と定義し,かつ各ユーザーの登録時からこのログデータが取得できていることを前提とします。}本記事では,以下のサンプルログを使用します。ダウンロードし,インポートして頂ければ以下に紹介するクエリを全部試すことが可能です。PV非常にベーシックな指標としてPV=アクセス数があります。アクティブユーザー数(UU)アクティブユーザー(UU)数は,純粋なデイリーでのレコードカウントに対して,同ユーザーの同日のアクセスは全て1回とみなすことで集計が可能です。全期間中で各ユーザーの最初のログイン(登録時)のみを集計することによってデイリーの新規ユーザー数を求めることができます。1日当たりの平均アクセス回数デイリーでユーザー1人当たりの平均訪問回数を求めたものです。Recency本日(クエリ実行日)から各ユーザーの最終ログイン日が何日前なのかを求め,分布を出します。Frequency特定期間におけるユーザー当たりの訪問回数の分布を見たものです。継続期間の分布(単位:週)ユーザー1人当たりの最初のログインと最後のログインの差をとることで,ユーザーの継続期間の分布を見る事ができます。直帰率とは外部ページから流入したものの,内部ページへ進まなかった(離脱した)ユーザーの,アクティブユーザー数に対する割合をみるものです。(注)ここでは少し意味を変えて,デイリーでの集計で全ログイン回数に対して1回しかログインしなかったユーザーの割合を直帰率と呼ぶことにします。初回ログイン日の分布を調べます。最大の日付なのでこの日を直近と定義しています。5:5日連続ログインユーザーリスト直近(2012-04-04)で5日連続ログインしてくれているユーザーリストを取得します。Users直近1週間の間に4日以上アクセスしてくれた高頻度ユーザーリストを取得します。Unified「組合せ計算」を定義するコメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。