はじめに 「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作成例とその分析事例を紹介していました。 blog-jp.treasuredata.com それに続く本記事では，より具体的かつ汎用的な分析事例として，コンバージョンパスを分析インプットとした時に，どんな分析アウトプットが出せるか，について以下の3つを紹介する事にします。 頻出パターンマイニング（今回） コンバージョンパス ダイアグラム 決定木モデル 上記の資料はパス分析の概念から始まり，トレジャーデータにおけるデータの持たせ方から分析アウトプットまで，パス分析のいろはを詳細に述べた資料です。 コンバージョンパステーブル ここで，生データとコンバージョンマスタテーブルを元に，トレジャーデータ上で作成するコンバージョンパステーブル（パス分析のインプットと
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 お問い合わせはこちらのフォームをご活用下さい。 前回に引き続きで、具体的な分析を行って行きます。 コンバージョンパス 遷移分析 まずはパスを構成する「辺」についての分析を行ってみましょう。買い物パスにおける「辺」とはポイント(=受信機)間の推移を意味します。まずはこの推移の数を集計することによってどのポイント間への動きが活発かを明確にしていきます。 推移は方向をもったものですので「A→B」と「B→A」は別に扱われます。 （クエリ実行後の結果） receiver_id1receiver_id2cnt 6 5 180 9 8 179 2 9 179 5 1 174 8 7 169 3 8 168 10 8 167 10 1 166 ... ... ... どうやらそこまで顕著な推移は現れていないようですが、この集計結果
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） | ビッグデータ | クラウドサービス | データ分析 | データマイニング | マーケティング | モバイルアプリ開発 | モバイルアプリケーション すかいらーくは、「ガスト」や「バーミヤン」「ジョナサン」「夢庵」などファミリーレストランチェーンを全国展開する外食企業だ。その中でも、全国に約1300店を展開するガストは、すかいらーくグループの主力ブランドとなっている。 ガストは「幅広い客層・利用動機に対応できるファミリーレストラン」をコンセプトとし、洋食を中心に多様なジャンルの料理を提供する「お値打ち感」を重視している。あらゆる年代に対応したメニューを展開。30～40代女性を含むファミリー層を中心に、学生、1人客、シニアなどの幅広い客層をターゲットとしている。 すかいらーくでは現在、新聞広告をはじめとしたマス中心のマーケティングから、顧客
はじめに これから全7回に渡ってTreasure Data Platformを使ったデータ分析の紹介をします。教科書はこちらになります。 Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズの目的は2つ。 Treasure Data Platform Service の概要を理解してもらう。 本シリーズを理解すればデータ分析が誰でも容易にレポーティングが可能になる。 今やデータサイエンティスト() という言葉は，高度な分析手法を駆使してあらゆる問題を解決するプロフェッショナル集団という響きがありますが，それは本質ではありません。データサイエンティストの本質は， 意思決定者（経営者，ディレクター，マネージャー）が容易に理解できるようなシンプルかつ説得力のある分析結果を提供することができること， データ収集からレ
はじめに Treasure Data Analytics シリーズは，Treasure Data の提供するクラウドサービス上で実行可能な様々なデータアナリティクスのユースケースなどを紹介して行く長いシリーズです。第1回および第2回では「Treasure Data」とは何か，またその特徴およびメリットは何かについて紹介する予定です。 第1回では Treasure Data の提供する Cloud Data Warehouse サービスのイントロダクションを，第2回では「データアナリティクスを行うための Platform とは」という観点で Treasure Data の魅力をお伝えできればと思っています。 ※ なお Treasure Data は高度なインフラ・ソフトウェアテクノロジーを駆使しておりますが，本シリーズはデータアナリティクスを主眼においており，このサービスを支えるインフラ基盤
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