アクセス解析アクセス解析的フレームワークや記事の評価などwebの分析に固有のトピック。アクセス解析は非構造データを扱うことになり、その中で特徴量を作っていく必要がある点で特殊。Googleアナリティクスは無料でアクセス解析、ウェブ解析ができるツールで、手軽に使えるような環境からよく「Googleアナリティクスの使いかたを学びたい」という声が出てくる。Analyticsも同じ仲間であり、やることは同じである。重要なのは「Googleアナリティクス」という固有のツールの使い方を知ることではなく、アクセス解析/ウェブ解析の目的とプロセスを学ぶことである。ツールの違いは方言みたいなもので、使うときに知識として学べばいい。byyanaiついにGoogleアナリティクスの無料版で、マウスのドラッグ&ドロップでディメンションや指標を選択し、自由にレポートを作れるようになった。することが多いのではないだろうか。byyanai旧来からあるニュースメディアなどのサイトに加え、雑誌もwebメディアを持つようになってきている。最近ではオウンドメディアも乱立しているなど、数多くのメディアサイトがひしめき合っている。いったサイトではお問い合わせ、資料請求といった目先のコンバージョンがない。会員登録などはあったとしても、サイト全体のゴールというほどの位置づけではない。いった目先のコンバージョンポイントのないメディアサイトのアクセス解析で考慮することを解説する。メディアサイトの運用の主眼はPV数を増やすことに置かれていることが多い。→目的の達成数がKGIになる。KPIはそれを構成する要素。基本的には目的達成までのカスタマージャーニー、コンセプトダイアグラムを描き、各ステップの到達数を見ていくのがいい。これまでの手順で取り込んだログデータはそのままでは分析に使いにくい。今後の分析がやりやすいように、ある程度の前処理が必要になる。ここでは前処理のポイントになるものを列挙する。取り込んだままのログデータに不要な情報が含まれることがある場合、必要に応じてそれらを削除する。アクセスログファイルからのデータ抽出時にフィルタリングしていない場合、ここで削除する。byyanaiセッションやユーザの識別にはSQLiteでは対応していないウィンドウ関数が必要になるし、データのサイズが大きくなるとSQLiteでは不安なところもある。いうことで、データサイズがある程度大きくなっても対応可能で、オープンソースでは珍しくウィンドウ関数など集計・分析機能に優れたPostgreSQLへアクセスログを取り込む方法を解説する。SQLiteと違って環境の準備が必要になる。分析集計しやすいようにCSVファイルへの変換、さらには簡易データベースであるSQLiteへの取り込みを解説する。テキスト形式のログファイルを扱いやすいCSVに変換する。テキストファイルにすればExcelなどの表計算ソフトやPostgreSQLなどのデータベースにも取り込むことができる。logから以下の8項目をタブ区切りテキストで書き出す。byyanai今では誰もが簡単にアクセス解析をできるようになった。Googleアナリティクスという無料のツールがあり、そのタグをHTMLファイルに記入することできれいな分析結果の画面が手に入る。Analyticsを導入しているサイトも多い。最近は分析というと、こういったツールの画面を見ることが中心になってしまっている。ところがそこに出てくるのはGoogleやAdobeによって加工・集計された数字だ。Googlebotなどの検索ロボットのアクセスも除外されてしまう。デジタルマーケティングの支援に従事している。テクノロジーやデータの力を使ってマーケティング活動を強化するお手伝いに注力。プロトコーポレーション、リクルートから広告代理店を経て独立。データ計測の設計、実装から分析、時にはマーケティングオートメーションや広告運用などの施策との連携まで扱う。計測と分析を同時にできるのは珍しいかもしれない。ウェブの行動ログオタクだが、オンラインデータに限らず、実店舗の顧客データベースを使ったCRM分析や売上予測なども行う。