グループで比較分析する
比較は分析でよく使われる手法で、たとえば同じ日付における異なるディメンションのデータを横並びで比較します。分析モデルでは、グループを使って横並びの比較ができます。異なる日付のデータを比較したい場合は、イベント分析で比較期間を追加できます。
機能説明
グループを使うと、異なるグループ値ごとに対応するデータ結果を確認できます。イベントプロパティ、ユーザープロパティ、タグ、コホートはいずれもグループとして使用できます。
たとえば、グループとして流入チャネルを選択した場合、app store、Huawei AppGallery、Tencent MyAppなどの具体的な流入チャネルがそれぞれグループ値になります。各グループ値にはそれぞれのデータ結果があり、そのチャネルの課金回数を表します。
複数のグループを追加して、多次元でグループ値ごとの成果をクロス比較することもできます。ファネル分析とプロパティ分析を除き、その他のモデルでは最大50個のグループを追加できます。
グループ化方法
選択したグループのプロパティタイプが数値、リスト、時間の場合、グループ値の数が多くなる可能性があるため、グループ化方法を設定して、異なるグループ値を1つのグループにまとめてから比較できます。
数値タイプ
| グループ化方法 | 計算ロジック |
|---|---|
| デフォルト区間 | グループ値の数に応じて自動的に判断
|
| 離散値 | 実際の数値でグループ化。グループ値が500を超える場合は、最大値と最小値に基づいて12の区間に等分 |
| カスタム区間 | 必要に応じて手動で区間を分割。すべての区間は左閉右開 |
選択したグループに、レベル1~12は初心者段階といった明確な区間の意味が業務上ある場合は、「カスタム区間」を選択して分割できます。ある区間内のデータをさらに分析する場合は、「離散値」を選択すると、グループ値ごとの成果を比較しやすくなります。
時間タイプ
| グループ化方法 | 計算ロジック |
|---|---|
| 合計 | 選択した合計の粒度に応じて、同じ日、週、月……のデータを自動的に1つのグループにまとめる |
| 合計しない | 実際に送信された時間でグループ化 |
時間タイプのプロパティはすべて秒またはミリ秒単位のため、グループ値が多くなります。分析時は合計を選択することをおすすめします。たとえば、登録時間でグループ化する場合に「日 単位」で合計を選択すると、コホート分析ができます。明細データをそのまま並べて表示したい場合は、「合計しない」を選択することもできます。
リストタイプ
| グループ化方法 | 計算ロジック |
|---|---|
| 要素別 | リストを複数の要素に分割し、1件のイベントを各要素のグループの計算に使用 |
| リスト全体 | リストを1つの全体として扱い、同じリストを1つのグループにまとめる |
| 要素集合 | まず各リスト内の要素を重複除外して並べ替えて集合を作り、同じ集合を1つのグループにまとめる |
ゲームでは、出陣した複数のヒーローIDをリスト型プロパティに記録することがよくあります。分析シーンに応じて適切なグループ化方法を選択できます。
- ヒーローごとの出陣回数を比較したい場合は、「要素別」を使用できます
- 編成（ヒーローの組み合わせ）ごとの出陣回数を比較したい場合は、同じヒーローの複数回の出現やヒーローの順序を区別するかどうかに応じて、「リスト全体」または「要素集合」を選択できます
グループに複数のリスト型プロパティがある場合、「要素別」のグループ化方法を選択できるのは最大1つまでです。ただし、その他のリスト型プロパティがすべてそのプロパティのディメンションテーブルのプロパティである場合は除きます。