Submit Search
Upload
Googleアナリティクス ランキング概要
•
2 likes
•
1,483 views
A
AppBank
Follow
Googleアナリティクス ランキング概要
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 57
Recommended
#abc2012s appmom統計データから見るユーザーのアプリ利用実態
#abc2012s appmom統計データから見るユーザーのアプリ利用実態
Naoko Tsubaki
Android Bazzar Conferenceのユーザートラックで講演した資料(一部抜粋)です。 http://www.android-group.jp/conference/abc2012s/conference/ ユーザー属性とアプリと利用頻度の関係がわかる?!Androidアプリのレコメンドサービス「appmom」で集計している約1年分のデータから統計した、属性毎のユーザーのアプリ利用の実態と、データからわかる傾向を分析し初公開します!
リマインダーAPIをハックして、Alexaを積極的なキャラにする
リマインダーAPIをハックして、Alexaを積極的なキャラにする
Sayaka Ito
Alexa Day 2018 KOBE "ninja warriors" skills contest
React native実践談
React native実践談
Kiyotaka Kunihira
#kanjava の フロントエンド初心者勉強会 in 大阪 での発表資料です。 弊社 シェアウィズでの開発経験からの意見をまとめました。
Twitter API1.1 #twtr_hack
Twitter API1.1 #twtr_hack
Yusuke Yamamoto
第2.1回Twitter API勉強会 - 検索API
第2.1回Twitter API勉強会 - 検索API
Yusuke Yamamoto
Twitter4jハンズオン 5/1 #twtr_hack
Twitter4jハンズオン 5/1 #twtr_hack
Yusuke Yamamoto
Twitter4J ハンズオン
Isucon summer class_2013
Isucon summer class_2013
SATOSHI TAGOMORI
第3回Twitter API勉強会 - ストリーミングAPI #twtr_hack
第3回Twitter API勉強会 - ストリーミングAPI #twtr_hack
Yusuke Yamamoto
Recommended
#abc2012s appmom統計データから見るユーザーのアプリ利用実態
#abc2012s appmom統計データから見るユーザーのアプリ利用実態
Naoko Tsubaki
Android Bazzar Conferenceのユーザートラックで講演した資料(一部抜粋)です。 http://www.android-group.jp/conference/abc2012s/conference/ ユーザー属性とアプリと利用頻度の関係がわかる?!Androidアプリのレコメンドサービス「appmom」で集計している約1年分のデータから統計した、属性毎のユーザーのアプリ利用の実態と、データからわかる傾向を分析し初公開します!
リマインダーAPIをハックして、Alexaを積極的なキャラにする
リマインダーAPIをハックして、Alexaを積極的なキャラにする
Sayaka Ito
Alexa Day 2018 KOBE "ninja warriors" skills contest
React native実践談
React native実践談
Kiyotaka Kunihira
#kanjava の フロントエンド初心者勉強会 in 大阪 での発表資料です。 弊社 シェアウィズでの開発経験からの意見をまとめました。
Twitter API1.1 #twtr_hack
Twitter API1.1 #twtr_hack
Yusuke Yamamoto
第2.1回Twitter API勉強会 - 検索API
第2.1回Twitter API勉強会 - 検索API
Yusuke Yamamoto
Twitter4jハンズオン 5/1 #twtr_hack
Twitter4jハンズオン 5/1 #twtr_hack
Yusuke Yamamoto
Twitter4J ハンズオン
Isucon summer class_2013
Isucon summer class_2013
SATOSHI TAGOMORI
第3回Twitter API勉強会 - ストリーミングAPI #twtr_hack
第3回Twitter API勉強会 - ストリーミングAPI #twtr_hack
Yusuke Yamamoto
20150219 ベストアプリ勉強会 アプリ評価を上げて物理でなぐればいい
20150219 ベストアプリ勉強会 アプリ評価を上げて物理でなぐればいい
Kenta Kuwata
ベストアプリ勉強会@Sansanで発表した資料です。
Twitter Cards #twtr_hack
Twitter Cards #twtr_hack
Yusuke Yamamoto
【Unity道場スペシャル 2017博多】スマホゲーム開発者が知っておくべきチートのリスク&対策
【Unity道場スペシャル 2017博多】スマホゲーム開発者が知っておくべきチートのリスク&対策
Unity Technologies Japan K.K.
2017/6/3に開催されたUnity道場スペシャル 2017博多の講演スライドです。 講師:小林亜実(株式会社DNPハイパーテック) ゲームアプリを開発される方の多くが頭を悩ませるチート行為。対策を怠ると、ゲームバランスの崩壊による『炎上』や収益の低下につながります。このセッションでは、Unityアプリのチート対策セキュリティ「CrackProof for Unity」の開発会社が、実際によく見られるチート手法の解説を交えながらクライアントを狙った攻撃からアプリを効果的に保護する方法をご説明します。 講演動画:https://youtu.be/A3-LktDVork Unityのイベント資料はこちらから: https://www.slideshare.net/UnityTechnologiesJapan/clipboards
20150121 JAWS-UG 関西女子会
20150121 JAWS-UG 関西女子会
Midori Ikegami
Amazon S3触ってみた編
20210415 A Story about Eating a Salmon Shark Meat in a Kitchen Car in Tokyo
20210415 A Story about Eating a Salmon Shark Meat in a Kitchen Car in Tokyo
Typhon 666
#ssmjp 2021/04 ヤマサキ春のサメまつり でのサメの話(「都内のキッチンカーでモウカザメを食してきた話」) 最後のSAMEYA 高瀬オーナーの登壇資料は以下のリンクから参照できます。 https://www.slideshare.net/TakaseTakumi/20210415-sameya-burgerjawsevent
【Unite 2017 Tokyo】スマホゲーム開発者なら知っておくべきチートのリスク&対策
【Unite 2017 Tokyo】スマホゲーム開発者なら知っておくべきチートのリスク&対策
Unite2017Tokyo
講演者:小林 亜実(株式会社DNPハイパーテック) こんな人におすすめ ・Unityでスマホ向けゲームを開発している人 ・チート対策に興味がある人 受講者が得られる知見 ・Unityを使って作成したゲームにおけるチートリスク、チート対策手法
20181214 Minecraftで深層強化学習 ハンズオン
20181214 Minecraftで深層強化学習 ハンズオン
Keisuke Umezawa
Minecraftで深層強化学習ハンズオンの資料
アプリがパッチにまみれたら
アプリがパッチにまみれたら
Koichi ITO
TokyuRuby会議11 (https://tokyurubykaigi.github.io/tokyu11/)
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
0207sukipio
JSAI2024の発表スライドです.
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
Toru Tamaki
Xinhong Ma, Yiming Wang, Hao Liu, Tianyu Guo, Yunhe Wang, "When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation" NeurIPS2023 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/157c30da6a988e1cbef2095f7b9521db-Abstract-Conference.html
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
chiefujita1
RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
Ce Zheng, Wenhan Wu, Chen Chen, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz, Mubarak Shah, "Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey" arXiv2020 https://arxiv.org/abs/2012.13392
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
Takayuki Nakayama
キンドリルネットワークアセスメントサービス
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
More Related Content
What's hot
20150219 ベストアプリ勉強会 アプリ評価を上げて物理でなぐればいい
20150219 ベストアプリ勉強会 アプリ評価を上げて物理でなぐればいい
Kenta Kuwata
ベストアプリ勉強会@Sansanで発表した資料です。
Twitter Cards #twtr_hack
Twitter Cards #twtr_hack
Yusuke Yamamoto
【Unity道場スペシャル 2017博多】スマホゲーム開発者が知っておくべきチートのリスク&対策
【Unity道場スペシャル 2017博多】スマホゲーム開発者が知っておくべきチートのリスク&対策
Unity Technologies Japan K.K.
2017/6/3に開催されたUnity道場スペシャル 2017博多の講演スライドです。 講師:小林亜実(株式会社DNPハイパーテック) ゲームアプリを開発される方の多くが頭を悩ませるチート行為。対策を怠ると、ゲームバランスの崩壊による『炎上』や収益の低下につながります。このセッションでは、Unityアプリのチート対策セキュリティ「CrackProof for Unity」の開発会社が、実際によく見られるチート手法の解説を交えながらクライアントを狙った攻撃からアプリを効果的に保護する方法をご説明します。 講演動画:https://youtu.be/A3-LktDVork Unityのイベント資料はこちらから: https://www.slideshare.net/UnityTechnologiesJapan/clipboards
20150121 JAWS-UG 関西女子会
20150121 JAWS-UG 関西女子会
Midori Ikegami
Amazon S3触ってみた編
20210415 A Story about Eating a Salmon Shark Meat in a Kitchen Car in Tokyo
20210415 A Story about Eating a Salmon Shark Meat in a Kitchen Car in Tokyo
Typhon 666
#ssmjp 2021/04 ヤマサキ春のサメまつり でのサメの話(「都内のキッチンカーでモウカザメを食してきた話」) 最後のSAMEYA 高瀬オーナーの登壇資料は以下のリンクから参照できます。 https://www.slideshare.net/TakaseTakumi/20210415-sameya-burgerjawsevent
【Unite 2017 Tokyo】スマホゲーム開発者なら知っておくべきチートのリスク&対策
【Unite 2017 Tokyo】スマホゲーム開発者なら知っておくべきチートのリスク&対策
Unite2017Tokyo
講演者:小林 亜実(株式会社DNPハイパーテック) こんな人におすすめ ・Unityでスマホ向けゲームを開発している人 ・チート対策に興味がある人 受講者が得られる知見 ・Unityを使って作成したゲームにおけるチートリスク、チート対策手法
20181214 Minecraftで深層強化学習 ハンズオン
20181214 Minecraftで深層強化学習 ハンズオン
Keisuke Umezawa
Minecraftで深層強化学習ハンズオンの資料
アプリがパッチにまみれたら
アプリがパッチにまみれたら
Koichi ITO
TokyuRuby会議11 (https://tokyurubykaigi.github.io/tokyu11/)
What's hot
(8)
20150219 ベストアプリ勉強会 アプリ評価を上げて物理でなぐればいい
20150219 ベストアプリ勉強会 アプリ評価を上げて物理でなぐればいい
Twitter Cards #twtr_hack
Twitter Cards #twtr_hack
【Unity道場スペシャル 2017博多】スマホゲーム開発者が知っておくべきチートのリスク&対策
【Unity道場スペシャル 2017博多】スマホゲーム開発者が知っておくべきチートのリスク&対策
20150121 JAWS-UG 関西女子会
20150121 JAWS-UG 関西女子会
20210415 A Story about Eating a Salmon Shark Meat in a Kitchen Car in Tokyo
20210415 A Story about Eating a Salmon Shark Meat in a Kitchen Car in Tokyo
【Unite 2017 Tokyo】スマホゲーム開発者なら知っておくべきチートのリスク&対策
【Unite 2017 Tokyo】スマホゲーム開発者なら知っておくべきチートのリスク&対策
20181214 Minecraftで深層強化学習 ハンズオン
20181214 Minecraftで深層強化学習 ハンズオン
アプリがパッチにまみれたら
アプリがパッチにまみれたら
Recently uploaded
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
0207sukipio
JSAI2024の発表スライドです.
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
Toru Tamaki
Xinhong Ma, Yiming Wang, Hao Liu, Tianyu Guo, Yunhe Wang, "When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation" NeurIPS2023 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/157c30da6a988e1cbef2095f7b9521db-Abstract-Conference.html
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
chiefujita1
RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
Ce Zheng, Wenhan Wu, Chen Chen, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz, Mubarak Shah, "Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey" arXiv2020 https://arxiv.org/abs/2012.13392
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
Takayuki Nakayama
キンドリルネットワークアセスメントサービス
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
Recently uploaded
(9)
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Googleアナリティクス ランキング概要
1.
2.
GoogleAnalytics を使ったお手軽な ランキングシステムの開発 Kyosuke Takayama 2015.04.22
3.
GoogleAnalytics を使ったお手軽な ランキングシステムの開発 Kyosuke Takayama 2015.04.22
4.
@takayama
5.
モバイルアプリ開発の話が メインです
6.
apprime ってなんぞ?
7.
apprime 社長のスプリングまおです パズドラの動画ではいつもマックスむらいの隣にいます
8.
apprime 社長のスプリングまおです パズドラの動画ではいつもマックスむらいの隣にいます
9.
apprime 社長のスプリングまおです パズドラの動画ではいつもマックスむらいの隣にいます 超やべえ!超やべえ!
10.
サイトの運営
11.
サイトの運営
12.
アプリの開発
13.
モンスト攻略アプリ
14.
モンスターストライク
15.
モンスターストライク
16.
モンスト攻略アプリ
17.
モンスト攻略アプリ
18.
モンスト攻略アプリ
19.
モンスト攻略アプリ
20.
モンスト攻略アプリ
21.
モンスト攻略アプリ
22.
モンスト攻略アプリ
23.
モンスト攻略アプリ 750万ダウンロード
24.
モンスト攻略アプリ 750万ダウンロード 300万アクティブユーザ/月
25.
モンスト攻略アプリ 750万ダウンロード 300万アクティブユーザ/月 4億6千万スクリーンビュー/月
26.
モンスト攻略アプリ x ゲームデータ
27.
弊社サーバ
28.
弊社サーバ 最新ニュース 最新動画 モンスターデータ クエストデータ
29.
モンスターのお気に入り パーティ編成 弊社サーバ 最新ニュース 最新動画 モンスターデータ クエストデータ
30.
モンスターのお気に入り パーティ編成 弊社サーバ 最新ニュース 最新動画 モンスターデータ クエストデータ データはPULLしてくるだけ
31.
攻略アプリはサーバにあるデータのビューア ユーザ個別のデータはクライアントに保持 データの扱い まとめ
32.
クエスト情報
33.
クエスト情報 クリアパーティ管理
34.
クエストごとに人気モンスターランキング 作ったらすっっげえ参考になるんじゃね? 超やべえ!超やべえ!
35.
え…、編成のデータ、アプリ内にしかないし… なんなん… クエストごとに人気モンスターランキング 作ったらすっっげえ参考になるんじゃね? 超やべえ!超やべえ!
36.
サーバにデータを送信し て集計する?
37.
・データの保守が大変 サーバにデータを送信し て集計する?
38.
・データの保守が大変 ・ユーザ数が膨大なのでスケールにも気を 使わないといけない サーバにデータを送信し て集計する?
39.
・データの保守が大変 ・ユーザ数が膨大なのでスケールにも気を 使わないといけない ・不正なデータ混入のチェックとか考えた だけでダルい サーバにデータを送信し て集計する?
40.
そこで目をつけたのが GoogleAnalytics
41.
Google Analytics にデータ送信して 集計すりゃ出来そうじゃね? 超やべえ!超やべえ!あたし天才かも!
42.
Google Analytics にデータ送信して 集計すりゃ出来そうじゃね? 超やべえ!超やべえ!あたし天才かも! はあ、できそうすね (何これすげぇこと考えんな)
43.
出典: https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/events?hl=ja イベント トラッキングを利用すると、ウェブサイト のコンテンツに対するユーザーの操作を測定すること ができます。たとえばボタンがクリックされた回数や、 オンライン
ゲームで特定のアイテムが使用された回数 などを測定できます。 イベントトラッキング
44.
イベントトラッキング これだ?!?!?!
45.
ということは…
46.
クライアントアプリからイベントデー タとしてモンスターデータを送って サーバ側で集計してクライアントに 配信してやれば勝てる! ということは…
47.
48.
49.
Google Analytics イベント
50.
Google Analytics イベント 弊社サーバ 集計
51.
Google Analytics イベント 弊社サーバ 集計 配信
52.
53.
め で た し め で た し
54.
サーバ・クライアントの実装例を 落石から紹介します
55.
ーーーー ーーーー