基本概念
分析モジュールでは、イベントとプロパティの集計計算に基づいて特定の指標をすばやく作成し、結果データをグラフで表示できます。これにより、指標の傾向を観察したり、多次元のクロス比較分析を行ったりできます。本記事では、AEの分析モジュールにおける主要な概念を説明します。
イベントとプロパティについては、データ管理で詳しく確認できます。
分析指標
分析モデル画面の左側にある指標設定エリアで、必要な分析指標をすばやく構築できます。複雑なSQLコードを書かなくても、数秒でデータ結果を得られます。
イベント分析モデルでは、分析指標を非常に柔軟に定義できます。定義に応じて対応するイベントとプロパティを自由に組み合わせられるほか、四則演算に基づく数式型の分析指標も作成できます。
リテンション分析などのモデルでは、継続率、離脱率、コンバージョン人数など、分析指標の計算ロジックがあらかじめ決まっています。対応するイベントを選択し、集計する時間範囲を設定するだけで結果を得られます。
もちろん、プロジェクトの指標体系を直接構築し、分析時に作成済みの指標を使用して定義を統一することもできます。詳しくは指標を参照してください。
分析期間
分析期間は、どの時間範囲に発生したイベントを分析指標の集計に使用するかを決めるものです。同じ指標でも、分析期間が異なればデータ結果も異なります。プロパティ分析とSQL IDEを除き、その他のモデルでは分析時に分析期間を設定する必要があります。
左側のシステム組み込みの選択肢から、「本日」を基準とした動的な分析期間（過去7日間、直近30日間など）をすばやく選択できます。また、「カスタム時間」で必要な動的分析期間（過去4か月、今四半期、昨年など）を設定することもできます。
クイック選択で対応できない場合は、右側で開始日と終了日をそれぞれ選択することもできます。動的期間のほか、「固定期間」も選択できます。これは「本日」によって変化しない具体的な日付です。「固定期間」を選択した場合、「本日」より後の日付も選択できます。終了時間が「固定期間」の場合、開始時間も「固定期間」しか使用できません。
システムはあなたが過去に使用した分析期間を記録します。お気に入りに登録しておくと、次回すぐに使用できます。
特定のキャンペーンの期間など、プロジェクト内で慣例となっている分析期間がある場合は、「プロジェクト設定」>「日付のクイック選択設定」で、よく使う期間を固定しておくと、プロジェクト内のすべてのメンバーが使用できます。
タイムゾーン
製品のユーザーが複数のタイムゾーンに分布している場合は、分析におけるタイムゾーンの処理ロジックを理解しておく必要があります。複数のタイムゾーンのユーザーデータを収集する場合は、イベントの送信時にタイムゾーンのフィールドでイベント発生時のユーザーのタイムゾーンを記録し、プロジェクトのタイムゾーン設定でマルチタイムゾーン機能を有効にする必要があります。
分析時には、定義を統一するために表示タイムゾーンを1つ選択する必要があります。AEシステムは協定世界時(UTC)を記録および表示タイムゾーンの基準としています。システムは世界各地のタイムゾーンのイベント時間(#event_time)を、送信時のタイムゾーンのフィールドに基づいて表示タイムゾーンにオフセットしてから計算するため、タイムゾーンの違いによる定義のずれを防げます。
送信時のタイムゾーンのフィールドが無効な場合や、選択したイベントにそのプロパティが存在しない場合は、オフセットされません。
例えば、UTC-8のタイムゾーンのユーザーが現地時間2022-12-31 20:00:00に登録し、UTC+8のユーザーが現地時間2023-01-01 12:00:00に登録した場合、2人のユーザーは実際には同じ時刻に登録しています。表示タイムゾーンをUTC+8とした場合、どちらも1月1日の新規ユーザーとして記録されます。表示タイムゾーンがUTC-8の場合は、12月31日の新規ユーザーとして集計されます。
- イベント時間以外の時間タイプのイベントプロパティも表示タイムゾーンにオフセットされます。仮想プロパティや参照テーブルのプロパティも含まれます
- 仮想プロパティのルール作成で使用する時間タイプのプロパティは現地時間の値であり、オフセットされません
- 時間タイプのユーザープロパティはオフセットされません
分析主体
ユーザーの継続率、コンバージョン率、区間ごとの分布状況のいずれを分析する場合でも、まず「ユーザー」の定義を決める必要があります。「ユーザー」はAEでは「分析主体」とも呼ばれます。
デフォルトでは、分析モデルはAEのユーザーID(#user_id)で分析します。プロジェクトの分析主体でカスタム分析主体を作成し、モデルやタグ・コホートで使用することもできます。
1つのAEユーザーIDがゲーム内の1キャラクターに対応し、1つのアカウントで複数のキャラクターを作成できるとします。分布分析モデルで「アカウント」のログイン日数を分析する場合、その日にいずれか1つのキャラクターがログインしていれば、そのアカウントにログインイベントがあったとみなされます。リテンション分析でも、キャラクターとアカウントの2つの視点から観察でき、より正確なデータ結果を得られます。
AEのユーザーIDと同様に、カスタム分析主体の行動シーケンスページにドリルダウンして、各分析主体の詳細な行動を確認できます。
その他の説明
主要な概念を理解したら、次の章でモデル共通のロジックを確認できます：