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【kepler.gl】コロナ対策による人流の変化も地図上に可視化（各種メディアで報道）
kepler.glのサイト画面 kepler.glを使ってコロナ対策の効果を分析したところ、テレビ、新聞、ネットのメディアから問い合わせや報道依頼が殺到。今も、土日返上で都内や全国の人流変化を分析しています。この記事では人流変化の可視化に便利なkepler.glにつ...
2018年4月3日火曜日
2018年2月17日土曜日
【速報】藤井五段、史上最年少朝日杯優勝。藤井六段に
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| 第１１回朝日杯トーナメント |
藤井五段は準決勝で羽生竜王を完封。決勝でも勢い収まらず広瀬八段を破り優勝。その結果、六段に昇段し、藤井六段誕生へ。
心の声１「初手から詰将棋のようだ」
心の声２「まるでマンガだな…」
心の声３「もう国民栄誉賞でもいいのでは」
2018年2月6日火曜日
2018年1月30日火曜日
2017年12月9日土曜日
【ユーザ認証基盤】ファーストパーティーのCookieでユーザを識別する
◇データ戦略の第一歩はユーザ認証基盤の確立
GoogleではファーストパーティーのCookieを利用（参考サイトより）
- GoogleAnalyticsが、解析用に発行するCookieのオーナーは、Googleサーバではない。
- Cookieのオーナーは、GoogleAnalyticsのタグを実装しているWebサイトである。
- GoogleAnalyticsのCookieは、Googleサーバとの通信時には、送信されない。
ユーザベースの分析を実現するには
ユーザ認証には、ファーストパーティーのCookieを利用する必要がある。なぜなら、近年、サードパーティーのCookieは様々な理由からブロックされることが増えており、ユーザを一意に識別できないためである（Safariなど）。そこで、GoogleAnalyticsの手法を応用することで、ファーストパーティーのCookieにユーザを識別するIDを付与し、正確にユーザを識別する。ユーザを正確に識別することは、ユーザベースの分析を実現するには不可欠。従って、データ戦略の第一歩は、ユーザ認証基盤の確立にある。
◇参考サイト
◇関連記事
2017年12月6日水曜日
【トレジャーデータ】これまで執筆した備忘録のまとめ（2017/12）
◇トレジャーデータ備忘録一覧
- 【トレジャーデータ：Presto】SQLでのクロス集計は？caseとmap_aggならどっち？表頭項目を指定しない方法は？
- 【トレジャーデータ：Ower権限】Ower権限を別のアカウントに移行するには？OwerとAdminの違いは？
- 【トレジャーデータ：Treasure Workflow】今注目のTreasure Workflowとは？その導入手順と活用例（SQL文ループ処理）の紹介
- 【トレジャーデータ：Presto】ユーザの継続利用状況を可視化するⅡ（エンゲージメント推移）
- 【トレジャーデータ】コマンドプロンプトからデータベース(DB)を作成
- 【トレジャーデータ：Presto】ユーザの継続利用状況を可視化するⅠ（アクセス日数遷移）
- 【トレジャーデータ：Presto】各ユーザの曜日別アクセス率を集計してライフスタイルに合ったアプローチをする
- 【トレジャーデータ】複数のグーグルアカウントを登録する方法
- 【トレジャーデータ】output result よりinsertの方が早く実行結果をテーブルに出力できる
- 【トレジャーデータ】データベース名が数字の場合（sql:presto）
- 【トレジャーデータ】先頭のバックスペース（\b）を除去（regexp_replace）
- 【トレジャーデータ】記事別DAU階級推移（SQL：case文を使う）
- 【トレジャーデータ】昨日及び一昨日の各記事のuu,pvを集計して比較する
- 【セミナー報告】TUG (Treasure Data User Group) vol.3 - Biz Dev編
- 【トレジャーデータ】自社サイトから他社サイトへ遷移する日数の分布集計（日数差分はdate_diffを用いる）
- 【トレジャーデータ】SQL：複数のテーブル間で重複するユーザ数の日時の推移を集計する
- 【トレジャーデータ】任意の期間のデータを消す
- 【トレジャーデータ】コマンドプロンプトからデータをダウンロード(mode: cli)
- 【トレジャーデータ】UDFs（User Defined Functions：ユーザー独自の定義関数）一覧
- 【比較】Treasure Data と Big Query の違い
2017年12月3日日曜日
【行動経済学】よく使う理論と自然と継続購入が続く構造の作り方
施策を考えるときに参考する行動経済学の理論と応用例
自然と継続購入が続く構造の作り方
- 目標仮説
- 人は目標を基準に行動する
- 【例】需要が多いにも拘わらず目標を達成すると早めに仕事を切り上げる。また、需要が無いにも拘わらず目標を達成するまで遅くまで仕事をする。つまり、効率性よりも目標を基準に行動してしまう。
- 【応用１】目標を固定化するのではなく需要に応じて効率的な目標を設定する。
- 【応用２】平均より高めの目標を設定し、全体の購買構造を変える。
- アンカリング
- 人は曖昧な情報に引きずられて判断する
- 【例】８０００万円の商品の話をされた後、１００万円の商品が安く感じる。
- 【応用１】本当に売りたい商品よりも高い商品から紹介する。
- 【応用２】目標仮説と組み合わせる：極めて高い目標と高い目標を両方提示することで、高い目標のハードルを認知的に下げて達成数を上げる。
- 現状維持バイアス
- 人は現在の状態を維持しようとする
- 【例】毎年初詣に行く人は今年も初詣に行く。
- 【応用１】過去の購買傾向から周期的な行動を特定し、その周期を参考にマーケティングをおこなう。
- 【応用２】目標仮説とアンカリングと組み合わせる：目標達成者には特別の資格を付与する。そして、次回も目標達成するとその資格が継続されるようにする。これにより、継続して目標達成される構造をつくる。
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