Re:dash Use Cases at iPROS
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The presentation slide of https://iprostm.doorkeeper.jp/events/30714 Published on Sep 17, 2015
Re:dash Use Cases at iPROS
- 1. re:dash Use Cases at iPROS 株式会社イプロス 開発部 横⽥田 順平
- 2. Jumpei Yokota @yokotty_̲j IPROS 開発部 （新卒⼊入社２年年⽬目） Main Job サーバーサイド PG データ分析→施策検討
- 3. アジェンダ • re:dash による Visualization / Dashboard • イプロスにおけるデータ分析の re:dash 導⼊入前と導⼊入後 • re:dash 活⽤用のポイント
- 4. re:dash による Visualization / Dashboard
- 5. Visualization Type Chart Cohort Counter Map
- 6. Chart (5 series type) Area（面グラフ） Pie（円グラフ） Scatter（散布図） Column（棒グラフ） Line（折れ線グラフ）
- 7. Cohort
- 8. Counter
- 9. Map
- 10. How to visualize? 1. Queries (or Top Page) → New Query 2. Data Source を選択 3. SQL 実⾏行行 4. +New Visualization 5. セッティング後，Save
- 13. SELECT to_char(created_at,'YYYY-MM-DD') AS created_at, action, count(id) AS count FROM events WHERE created_at BETWEEN NOW() - interval '6 month' AND NOW() GROUP BY 1,2 ORDER BY 1,3 DESC データソース re:dash （PostgreSQL） Ex) Line Chart（折れ線グラフ）
- 14. SELECT to_char(created_at,'YYYY-MM-DD') AS created_at, action, count(id) AS count FROM events WHERE created_at BETWEEN NOW() - interval '6 month' AND NOW() GROUP BY 1,2 ORDER BY 1,3 DESC データソース re:dash （PostgreSQL） Ex) Line Chart（折れ線グラフ） YX Series
- 16. Ex) Line Chart（折れ線グラフ） X Axis Type（X 軸の尺度度） ・Category：カテゴリデータ（質的データ） ・Date/Time：⽇日付データ ・Linear：⽐比率率率データ／間隔データ（量量的データ）
- 17. Dashboard • 作成した Visualization や Table， テキストボックスをタイル状に 並べてダッシュボード化 • テキストボックスはHTML コードも ⼊入⼒力力し，そのまま表⽰示可
- 18. How to create Dashboard? 1. Top Page → New Dashboard 2. Dashboard Name を⼊入⼒力力して Save （これが URL になるため英語を推奨） 3. Add Widget（+マーク）で Query を指定 4. Choose Visualization，Size 指定して Save 5. グラフの並び替えやタイトル修正
- 19. グラフの並び替え
- 22. それだけじゃない！
- 23. 便便利利機能たち • リンク • クエリパラメータ • フィルター／マルチフィルター • リフレッシュスケジュール
- 24. リンク • URL を SELECT すると⾃自動的に リンクになる • <a href=“http:// www.google.com”>Google</a> を⽂文字列列⽣生成すると・・・
- 26. ん？表⽰示されない？
- 28. クエリパラメータ • {{hoge}} でSQL の⼀一部を変数化 • クエリの URL に p_̲hoge を付けて アクセスすると値が置換されて演算 • 複数パラメータも可能 • ダッシュボードへも適⽤用できる
- 33. フィルター／マルチフィルター • カラムの要素を選択してグラフ化 • AS “hoge::filter” AS “hoge::multi-‐‑‒filter”
- 34. リフレッシュスケジュール
- 35. リフレッシュスケジュール • 定期実⾏行行で結果を最新の状態に • 1分〜～1週間毎，5分刻みの時刻指定 など細かいスケジュール設定
- 37. What is IPROS ?
- 38. 国内最⼤大の「製造技術データベースサイト」イプロス製造業をはじめ 他業種，多国籍に B to B サイトを展開
- 39. ユーザーと出展者をマッチングする イプロスサイトはいわば ”Web上の展⽰示会” 営業 問合せ 製品やサービスを 探している 製品やサービスを PRしたい ものづくり現場の エンジニア・購買担当者 営業・販売促進担当 マッチング 出展者ユーザー
- 40. データ分析における Who? Why? What?
- 41. Who ? & Why ?（誰が何のために） • 企画：施策の検討・振り返り，マネタイズ， SEO など • 開発：バグや異異常がないかどうかの監視 • 営業：クライアント，広告のパフォーマンス etc …
- 42. What ?（何を⾒見見るか） • サイト閲覧数，成⻑⾧長度度（PV，UUなど） • マッチング発⽣生状況（CV） • 出展者ごとの集客状況や広告効果 • 施策ごとの KPI
- 43. How ?
- 45. 解決すべき点 • 保守性が低い分析プラットフォーム • ⾒見見たいデータがどこにあるか分からない 画⾯面が多くても⾒見見るページは⼀一握り • 都度度のデータ出し対応 （対応者でクエリにバラツキ，再利利⽤用性低） • 可視化は Excel … 時間がかかる，重い
- 46. re:dash 導⼊入後 集計データマスタデータ ログデータ Amazon Redshift
- 47. 作成したダッシュボード • トラフィック分析 （⽇日次／週次⽐比較／⽉月次，CV 深堀り） → フィルターでサイト毎に表⽰示 • ユーザーや出展者，広告の分析 → パラメータを使ってマクロ⇒ミクロ分析 • 施策毎の検証，KPI → あらゆる⾓角度度で分析してダッシュボード化
- 48. re:dash 導⼊入で変わった点 • URL のみでデータソース＆グラフを スムーズにやり取り • クエリの共有による均質化，SQL ⼒力力 UP • ⾼高い保守性 • 多様なグラフを並べて施策検討，深堀り
- 49. re:dash 活⽤用のポイント
- 50. re:dash 活⽤用のポイント • 気付きの得られるグラフを作る • 適切切なスケジューリング • OSS
- 51. 気付きの得られるグラフを作る • ⽉月次や年年次での集計 • ⾏行行 ↔ 列列 変換 • 割合，昨対⽐比 • ⻭歯抜けデータの補填 などを駆使して，直感的に理理解できるグラフにする
- 53. ⾏行行 ↔ 列列変換 — 行→列 SUM(CASE col1 WHEN ‘val1’THEN 1 ELSE 0 END) AS “val1”, SUM(CASE col1 WHEN ‘val2’THEN 1 ELSE 0 END) AS “val2” — 列→行 SELECT col1 FROM table1 UNION ALL SELECT col2 FROM table1
- 54. 割合，昨対⽐比
- 55. SELECT CASE date_part(dow, week_before_last.log_date) WHEN 0 THEN '日' WHEN 1 THEN '月' WHEN 2 THEN '火' WHEN 3 THEN '水' WHEN 4 THEN '木' WHEN 5 THEN '金' WHEN 6 THEN '土' END AS week, week_before_last.cnt AS week_before_last, last.cnt AS last_week, this.cnt AS this_week FROM (~) AS week_before_last LEFT OUTER JOIN (~) AS last ON last.log_date = week_before_last.log_date + CAST('7 days' AS INTERVAL) LEFT OUTER JOIN (~) AS this ON this.log_date = last.log_date + CAST('7 days' AS INTERVAL) GROUP BY last.log_date, 2,3,4 ORDER BY date_part(dow, last.log_date)
- 56. ⻭歯抜けデータの補填 FROM calender c LEFT OUTER JOIN ( SELECT log_date, count(id) AS cnt FROM pv GROUP BY 1 ) AS p ON c.log_date = p.log_date
- 57. 本来 SQL は抽出が強み 整形は他に任せるべき
- 58. でも re:dash は そこを敢えて SQL で 乗り切切る必要がある 出⼒力力イメージを先に持って ゴリゴリ SQL を書く！
- 59. 適切切なスケジューリング • データの変化が多いものや，よく ⾒見見られているグラフは更更新頻度度を ⾼高くする • 同じ時間・データソースに 重いクエリを投げない
- 61. OSS • re:dash はオープンソースだから こそバグもポテンシャルもある • 完璧を求めない or コミッタになる
- 62. バグ？ • ２軸グラフに対して x_̲max / x_̲min を 設定するとグラフが表⽰示できなくなる • 1000 ⾏行行以上は x 軸に設定できない （1⽇日1⾏行行だと MAX で3年年…） etc …
- 63. 今後対応されたらいいな・・・ • グラフ出⼒力力期間の範囲指定，絞り込み • re:dash 内での TIME ZONE 設定 • CSV 出⼒力力のエンコーディング設定 • ヒートマップやバブルチャートなど Chart の種類追加 • 近似曲線，移動平均線など etc …
- 64. Enjoy re:dash ! ありがとうございました