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第1回関西ソーシャルゲーム勉強会 kpi発表

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第1回関西ソーシャルゲーム勉強会で発表した内容です。

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第1回関西ソーシャルゲーム勉強会 kpi発表

  1. 1. KLabソーシャルゲームの KPI分析について 開発部プロトタイピンググループ 越智修司
  2. 2. 自己紹介•越智修司•開発部 プロトタイピンググループ所属 • Felica/Edy,ガラケサイト,銀行アプリ,きせかえ • アプリ・サービスのプロトタイピング • 有名アーティスト・アイドルのファンクラブアプリ開発 • 最近はデータ解析 • python,Rなど @ponpoko1968
  3. 3. 作ったもの 「クリップリーダー」 電子書籍リーダー iPad版(85円) • 自炊PDFに特化 • evernote連携 • 段組書籍iPhone版(無料) 「勤怠くん」 勤怠メールを素早く送信
  4. 4. KLabのソーシャルゲー ム• コンテンツ数 • 12タイトル • 33サイト• 一日あたりのログ • 最大数千万PV/日/タイトル
  5. 5. 体制(1)• BI(kg_report)チーム • 開発者で構成 • ミッション • レポート閲覧・管理サイト開発 • 売り上げ管理 • 企画者向け動向分析• データマイニング(kg_kpiチーム) • 企画者/開発者の混成チーム • ミッション • 新しい分析軸の模索
  6. 6. 体制(2) 経営層 経理・IR担当DB BI 企画者Log フィードバック Data mining
  7. 7. BI?• ビジネスインテリジェンスの略• 企業内外の事実に基づくデータを組織的かつ系統的に蓄積・分 類・検索・分析・加工して、ビジネス上の各種の意思決定に有 用な知識や洞察を生み出すという概念や仕組み、活動のこと。 また、そうした活動を支えるシステムやテクノロジを含む場合 もある。(@IT 情報マネジメント用語辞典より)• 見る人 • 企画統括者 • 経営層• データ • 全数が基本
  8. 8. データマイニング?• BIに含まれる概念らしい• 見る人 • 分析者 • コンテンツの企画・開発者• データ • サンプリング
  9. 9. システム構成(1)• AWSを活用 • EC2 Large Instance 1000h • RDS 1000h • EMR(Elastic MapReduce) • ログ加工 • S3 • 加工済みログストレージとして
  10. 10. システム構成(2) コンテンツ側システム コンテンツ側システム Sale Web server S3 s Log RDS Log Log 010010010 Log 001110011 010010010 001110111 001110011 110111111 001110111 11 110111111 Sale 11 s EC2MySQL Contents master EMR
  11. 11. kg_report• ブラウザで常時閲覧• アクセス制限• 全体/個別• 時系列グラフ
  12. 12. KPIとは• KPI (key performance indicator)の略• 重要業績評価指標
  13. 13. データマイニング チーム• ソーシャルゲームは未開の分野• KPIを見つけていくチーム
  14. 14. 使っている要素技術• 言語 • 探索的に分析するのは"R"など を使用 • 運用に用いるのは主にPython • 豊富なライブラリ • 可読性
  15. 15. 工夫していること• msgpack• ジニ係数
  16. 16. msgpack• バイナリフォーマット• 一旦msgpack化することで検索・処理 時間を軽減 msgpack web site (msgpack.org) より
  17. 17. msgpack(2)• EMR(Elastic Map-Reduce)で変換• <app>.app.<Y-m-d>_hh.<dd>• <dd>=Opensocial viewer id % 100時刻 opensocial_viewer_i d URL(path) GET param
  18. 18. ログ検索の高速化500450 Intel(R) Xeon(R) CPU L3426 @ 1.87GHz x 8400 memory 8G350300250 msgpack200 bzip+grep150100 50 0 real user sys
  19. 19. ジニ係数(1)• ジニ係数とは,所得の組合せ(yi,yj)をす べての構成員について考え,その差(絶 対値)の平均額を平均所得μで除した値 の半分である。
  20. 20. ジニ係数(2)
  21. 21. RFM分析• 実演します
  22. 22. 4/22
  23. 23. 5/27
  24. 24. 課題• インフラが整備できてきた• まだまだこれから• ビジュアライゼーション • 意思決定者に理解されてなんぼ• (文字通りの意味で)ソーシャル分析• モデリング・データマイニング • 市販パッケージツールも導入 • システムとして組み込むためにはオープンソースの活用が不可 欠 • 統計・データマイニングライブラリ • weka,Rapid-Miner

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