2014/02/04(#hikalab)【 ヒカ☆ラボ 】 データマイニングエンジニア必見！ 「Ameba」における大量データ分析の裏側大公開！
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kimukou2628
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@kimukou2628
#hikalab http://t.co/yaV0HBZGhl P27 まとめ的な話。現時点で 入出の分析(可視化)は 既にシステム化しているらしい。ふむふむ
2014-02-04 20:32:03
かじめ焼き
@kajime_yaki
分析のフレームワーク化(簡易化、共有)は今ぶち当たってる課題だなあ。 解析のヒューマン依存が深刻化してるし #hikalab
2014-02-04 20:32:27
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@kimukou2628
#hikalab http://t.co/yaV0HBZGhl P36 実際に使っている手法の説明。複数のサービスをしているユーザさんのほうが 継続的なユーザであることが多い（横のつながり的なサービス展開(施策＜ポイント付与等)も効果的なのも分かるというお話
2014-02-04 20:35:48
かじめ焼き
@kajime_yaki
Ameba、単独のゲームをプレイしてるユーザより、 複数ゲームを掛け持ちしてるユーザのほうが継続率高いのか。 この視点での解析はやってなかったなあ #hikalab
2014-02-04 20:36:53
鈴木富士雄
@FujioSUZUKI
RT @mtknnktm: 本日のヒカラボさんの資料、アップロードしました〜 → "Amebaソーシャルゲーム運営のBIシステム・アドホック分析事例のご紹介" http://t.co/rZtzJTVnuT #hikalab
2014-02-04 20:37:49
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@kimukou2628
#hikalab http://t.co/zsjf5fo8F6 p32 決定木 精度はそれほど高くはないが、方針の方向性を決める上での分析にはとても役立つ というお話 （あんまりがっちり分析するってわけでもないのか。。
2014-02-04 20:41:01
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@kimukou2628
#hikalab http://t.co/yaV0HBZGhl P33 ギルドが強すぎるところに入ると面白く無い っていうのは分析からわかるというお話 ＜確かに 通信対戦ゲームでも 対戦相手が強すぎても弱すぎても 面白くないというお話は聞くかな（汗
2014-02-04 20:43:58
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@kimukou2628
#hikalab http://t.co/yaV0HBZGhl P17 Q システムの参加規模、システムの構成等 A プロジェクト数X5、MySQLも使っている、チャートは対応中(Rでチャートを作成)
2014-02-04 20:45:29
かじめ焼き
@kajime_yaki
ギルドに入ったあと長続きしやすいギルドの特徴。 ･アクティブメンバー数が多い。 ･ギルド内の下位ユーザより自分の方が強い。 ここらへんはウチにも応用できそうだね。 問題は「やめる」以前に「所属していない」ユーザが多いってことだが #hikalab
2014-02-04 20:47:49
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@kimukou2628
#hikalab Q) CMでのDAUの増加率はどのくらい？＜新年等のプロモーションで A) かなりの効果は有（CMを打つタイミングで 一度止めた人がもう一度遣ってくださるユーザさんもかなり居ます）とのこと
2014-02-04 20:48:58
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@kimukou2628
#hikalab Q)海外向けのリリースに関して 同じような分析をしているのか？ SNS等を積極的に使って等の施策を行っているのか？ A)国内のものと別の体制をとっています（分析も別体制）、別チームなので詳細はそこまで詳しくないのでスミマセン とのお話
2014-02-04 20:51:00
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@kimukou2628
#hikalab Q)レポートの分析周期 A)社員の人は毎日朝チェックできる体制にある(レポートもそれに伴って出せるように頑張ってる)。ただしバレンタイン等季節のイベント等もあればそれによって手間も変動する とのお話 http://t.co/yaV0HBZGhl p14
2014-02-04 20:53:20