Calendar参戦です。GMOアドマーケティングのM.Nです。弊社ではメディアの回遊性、収益性を高めるため、レコメンドウィジェットの「TAXEL」を提供しています。レコメンドウィジェットにおいて、記事の回遊状況(レコメンドされている記事、クリックされている記事)を知ることは、分析において非常に重要な要素です。そこで今回、Gephiを使用して記事の回遊状況を可視化してみました。「どのような記事がよくクリックされているか」といった情報を直感的に得ることができます。ネットワークの可視化と分析のためのオープンソースソフトウェアです。特定を可能にし、「データそれ自体に語らしめる」ことができます。レンダリングエンジンを使ってグラフをリアルタイムで表示し、グラフの探索をスピードアップします。各種のビルトイン機能や柔軟なアーキテクチャにより、次のことを行うことができます。エクスポート対象は、あらゆる種類のネットワークです。今回は記事の回遊状況を可視化します。可視化には記事情報(Node)と記事の遷移(Edge)が必要です。ログデータから以下のデータを抽出します。(label)他には記事のURLなどを取得してもよいでしょう。ABテストを実施している場合はABテストのパターンIDを取得しておくと、パターン別で回遊状況を可視化することも可能です。今回はデータの準備に関しては省略します。データが多くなりすぎるとノイズが増えるので、回遊の多いヘビーユーザーのみを抽出するなどサンプリングデータを適切に取得します。作成したデータはcsvデータにしておきます。nodes.csvedges.csvヘッダーをつけておくとインポート時に項目が自動的に判定されるので便利です。3.データの可視化いよいよGephiを使用して可視化していきます。公式サイトからインストーラーをダウンロードし、インストールします。Gephiを起動したら新規ワークスペースを選択し、データ工房からスプレッドシートのインポートをクリックします。先程作成したnodes.csvとedges.csvを選択し、「開く」をクリックします。インポートの各ステップでは「次へ」をクリックしていけば大丈夫です。workspace」を選択して「OK」をクリックします。すると、以下の図が表示されます。このままだと何がなんだかわからないので、ここから加工していきます。カテゴリで色分けをします。概観から「Nodes」→「Partition」で「optional」を選択し「適用」をクリックします。Nodeの大きさを変更します。50と選択し「適用」をクリックします。Altas2」を選択して「実行」します。ここまでくるといい感じのグラフになりましたね。右下のアイコンをクリックするとテキストの編集ができます。「Labels」を選択し「ノード」にチェック、フォントサイズを変更し、「非選択を隠す」もチェックします。Nodeにマウスポインタを合わせると、Nodeの情報と、その記事から何の記事が読まれているかどの記事からレコメンドされているか、などの情報を得ることができます。4.さいごにいかがでしたでしょうか。特定を可能にし、次の戦略を立てるのに役立てることができます。この記事がみなさんのデータ分析の一助となれば幸いです。明日は、T.Iさん“「WebVRのフレームワーク「A-Frame」”についてのお話です。@gmoap_engineer本ブログで発信される情報は、各エンジニア個人の見解であり、弊社の公式見解ではありません。本ブログに掲載、引用等をしている商品またはサービス等の名称は、各社の商標または登録商標です。その他の事項について一切責任を負いかねます。発表する情報には注意を払っておりますが、公式発表、見解については、弊社WEBサイトおよびプレスリリースなどをご確認ください。GMOインターネットグループにおけるソーシャルメディア運用ポリシーについては次のページをご確認ください。本ブログに掲載のあるソフトウェアのダウンロードは自己責任で御願い致します。ソフトウェアのダウンロードの結果、ご利用者に何らかの損失・損害が生じたといえども、当社ではその責任を負いかねます。本ブログに掲載のあるソフトウェアを扱う際は、各ソフトウェアの公式リファレンスを参照のもとご使用下さい。ソフトウェアの実行の結果、ご利用者に何らかの損失・損害が生じたといえども、当社ではその責任を負いかねます。