発表用資料

1. 「ビジネス活用事例で学ぶ
データサイエンス入門」輪読会
#2
第４章 どの属性の顧客が離脱しているのか？
2016/1/11

2. 自己紹介
しまじろう よう
SIer で SE(金融・情報系)
個人事業主
ソーシャルゲームベンチャーでデータ解析者・PM を担当
現在は不動産仲介プラットフォーム企業で解析基盤周りのお
仕事をしています
C#/Ruby/R/Rails/DB
数学/統計・機械学習/経営/マーケティング
※中小企業診断士を取得予定
Twitter: you_s1025
2

3. 問題の発生
リリース後１年３ヶ月
前月比でユーザ数が減少
原因の解明と対策！
3

4. 問題の特定までの流れ
1.問題発生＆仮説 x 3
A.プロモーションに問題
B.イベントが退屈
C.何らかのユーザセグメントに問題あり
2.消去法により上記 C. を支持
3.データの前処理
4.属性別分析
性別 問題なし
年代 問題なし
性別 x 年代 問題なし
デバイス 問題あり
日次の UU 推移をグラフで確認
9月半ばから Android で問題発生
4

5. 前処理
DAU
log_date app_name user_id
2013-08-01 game-01 33754
2013-08-01 game-01 28598
2013-08-01 game-01 30306
# csv の読込
dau <- read.csv("DL76333/R/section4-dau.csv", header=T, stringsAsFactor=T)
user_info <- read.csv("DL76333/R/section4-user_info.csv", header=T, stringsAsFactors=T)
UserInfo
install_date app_name user_id gender generation device_type
2013-08-01 game-01 33754 M 20 iOS
2013-07-16 game-01 28598 M 50 iOS
2013-07-20 game-01 30306 F 30 iOS
# 2テーブルの結合
dau.user.info <- merge(dau, user.info, by=c("user_id", "app_name"))
# 月の情報を追加
dau.user.info$log_month <- substr(dau.user.info$log_date, 1, 7)
DAU-UserInfo
user_id app_name log_date install_date gender generation device_type log_month
33754 game-01 2013-08-01 2013-08-01 M 20 iOS 2013-08
28598 game-01 2013-08-01 2013-07-16 M 50 iOS 2013-08
30306 game-01 2013-08-01 2013-07-20 F 30 iOS 2013-08
5

6. 属性別分析: 性別
# 1-1. 性別で分類
tbl.gender <- table(dau.user.info[, c("log_month", "gender")])
barplot(tbl.gender) # 棒グラフをプロット
# 1-2. 軸の入れ替え
t(tbl.gender)
barplot(t(tbl.gender))
# 1-3. 100分率の積み上げグラフで確認
t(sweep(tbl.gender, 1, rowSums(tbl.gender), "/") * 100)
barplot(t(sweep(tbl.gender, 1, rowSums(tbl.gender), "/") * 100))
性別ごとの推移(8月 9月)以外でも確認
※t (転置)関数でデータの縦と横を入れ替える
月ごとの絶対値では分かりづらい？
sweep/rowSums 関数で各列と行の総和との比を計算
問題が無い事を確認
※sweep, rowSums 関数については補足を参照
6

7. 属性別分析: 年代
# 2-1. 年代で分類
tbl.generation <- table(dau.user.info[, c("log_month", "generation")])
barplot(tbl.generation)
# 2-2. 軸の入れ替え
t(tbl.generation)
barplot(t(tbl.generation))
# 2-3. 100分率の積み上げグラフで確認
t(sweep(tbl.generation, 1, rowSums(tbl.generation), "/") * 100)
barplot(t(sweep(tbl.generation, 1, rowSums(tbl.generation), "/") * 100))
年代ごとの推移(8月 9月)以外でも確認
※t (転置)関数でデータの縦と横を入れ替える
月ごとの絶対値では分かりづらい？
sweep/rowSums 関数で各列と行の総和との比を計算
問題が無い事を確認
7

8. 属性別分析: 性別 x 年代
# 3-1. 年代で分類
dcst.gender_generation <- dcast(dau.user.info,log_month gender+generation,
value.var="user_id", length)
barplot(as.matrix(dcst.gender_generation[, -1]))
# 3-2. 軸の入れ替え
t(as.matrix(dcst.gender_generation[, -1]))
barplot(t(as.matrix(dcst.gender_generation[, -1])))
# 3-3. 100分率の積み上げグラフで確認
t(sweep(dcst.gender_generation[, -1], 1,
rowSums(dcst.gender_generation[, -1]), "/") * 100)
barplot(t(sweep(dcst.gender_generation[, -1], 1,
rowSums(dcst.gender_generation[, -1]), "/") * 100))
性別x年代ごとの推移(8月 9月)以外でも確認
sweep/rowSums 関数で各列と行の総和との比を計算
問題が無い事を確認
※t (転置)関数でデータの縦と横を入れ替える
月ごとの絶対値では分かりづらい？
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9. 属性別分析: デバイス
# 4-1. デバイスで分類
tbl.device <- table(dau.user.info[, c("log_month", "device_type")])
barplot(tbl.device)
# 4-2. 軸の入れ替え
t(tbl.device)
barplot(t(tbl.device))
# 4-3. 100分率の積み上げグラフで確認
t(sweep(tbl.device, 1, rowSums(tbl.device), "/") * 100)
barplot(t(sweep(tbl.device, 1, rowSums(tbl.device), "/") * 100))
デバイスごとの推移(8月 9月)以外でも確認
※t (転置)関数でデータの縦と横を入れ替える
月ごとの絶対値では分かりづらい？
sweep/rowSums 関数で各列と行の総和との比を計算
9月の比率が明らかに8月と異なる
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10. 属性別分析: デバイス > 日次 UU 推移
# 日付xデバイス の単位でユーザ数を算出
dau.user.info.device.summary <- ddply(dau.user.info, .(log_date, device_type), summarize, dau=length(user_id))
# log_date を日付型へ変換
dau.user.info.device.summary$log_date <- as.Date(dau.user.info.device.summary$log_date)
# 折れ線グラフの描画
ggplot(dau.user.info.device.summary, aes(x=log_date, y=dau, col=device_type, lty=device_type, shape=device_type)) +
geom_line(lwd=1) +
geom_point(size=4) +
scale_y_continuous(label=comma, limits=c(0, max(dau.user.info.device.summary$dau)))
Android の減
少が原因
これまでの分析で Android に問題が
ありそうな事が分かってきたので本
当に９月に問題が発生しているのか
を日次 UU の推移で確認
９月の２週辺りから明らかに減少
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11. まとめ
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1.問題解決への道筋
1.問題発生に対し仮説を立てる(発散)
2.ヒアリングその他により仮説を絞り込む(集約)
3.必要なデータを えて分析の準備を整える
4.絞り込んだ仮説に従ってデータを分析
5.原因の候補を見つけたらさらに深掘りして確度を上げる
6.得られた知見を元に関係部門と連携
2.クロス集計を活用する
1.2次元のクロスが基本
2.3次元以上のクロスも dcast 関数で扱う事が可能
3.可視化は大事
1.棒グラフ
2.時系列の折れ線グラフ

12. 補足: sweep 関数
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sweep(x, MARGIN, STATS, FUN= - )
• x: データ
• MARGIN: STATS を適用する方向 1:列 / 2:行
• STATS: 適用する統計量
• FUN: 演算子 or 関数 ※デフォルトは - (減算)
データと統計量との演算を行/列ごとに実施
# 3x5行列を生成
A <- matrix(1:15, 3)
# 各行を１サンプルとする偏差の算出
sweep(A, 1, apply(A, 1, mean))
# 各列の総和に対する比率の算出 ※列ごとに値の合計値が100(%)になる
sweep(A, 2, colSums(A), "/") * 100

13. 補足: rowSums/colSums 関数
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各行(列)ごとに総和を算出
rowSums(x) / colSums(x)
• x: データ
# 3x5行列を生成
(A <- matrix(1:15, 3))
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 4 7 10 13
[2,] 2 5 8 11 14
[3,] 3 6 9 12 15
# 行/列 ごとの総和を計算
[1] 6 15 24 33 42rowSums(A) #=> [1] 35 40 45
colSums(A) #=> [1] 6 15 24 33 42

14. 補足: merge 関数①
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2つのデータを結合する
merge(x, y, by, all)
• x: データ1
• y: データ2
• by: 結合に用いる項目(キー)名を配列で指定
• by.x: x 側で用いる結合のキーを指定 ※x, y 側で項目名が異なる場合に使用
• by.y: y 側で用いる結合のキーを指定 ※x, y 側で項目名が異なる場合に使用
• by: x, y 共に指定された結合のキーを用いる
• all: 結合する際に主軸とするデータ(x, y)を指定
• all.x=TRUE x に y を紐付ける ※左外部結合に相当
• all.y=TRUE y に x を紐付ける ※右外部結合に相当
• all=T x, y の両方が主軸になる ※両側外部結合に相当
※指定しない場合は内部結合に相当
# データの準備
x <- data.frame(id=1:5, value=seq(10, 50, 10))
y <- data.frame(key=4:8, score=seq(400, 800, 100))
x
id value
1 10
2 20
3 30
4 40
5 50
y
key scoer
4 400
5 500
6 600
7 700
8 800

15. 補足: merge 関数②
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y
x
#内部結合: 合致する行だけが残る
merge(x, y, by.x= id , by.y= key )
id value score
4 40 400
5 50 500
#左外部結合: x の側だけ全て残る
merge(x, y, by.x= id , by.y= key , all.x=T)
id value score
1 10 NA
2 20 NA
3 30 NA
4 40 400
5 50 500
#両側外部結合: x, y の両方とも全て残る
merge(x, y, by.x= id , by.y= key , all=T)
id value score
1 10 NA
2 20 NA
3 30 NA
4 40 400
5 50 500
6 NA 600
7 NA 700
8 NA 800
#右外部結合: y の側だけ全て残る
merge(x, y, by.x= id , by.y= key , all.y=T)
id value score
4 40 400
5 50 500
6 NA 600
7 NA 700
8 NA 500
T
T
F
F