Google Analyticsでエクセルなどでデータをいじる場合、 僕がよくやったのは、ディメンジョンを多めにセットしておいて(データ行は一万行を超えないようにする、indexするのが面倒な場合)、データを得た後、エクセルのピボットで軸を入れ替えながら、突出したポイントを探すことでした。エクセル2010でスライサー使えば、アドバンスセグメント＋カスタムレポートという形が簡単かつ柔軟に実現できる。
それで、データに浸かっていじってれば、そのうち、イメージができることはできるけど、時間かかります。 そういう場合に、よく言われるのは、予め仮説を持って、その検証のみに時間を使う。サイトに対する今までの見識を持って仮説を出し、データでの裏付けを探す。見識がなければ、世間で一般的に使われる指標を一般的なディメンジョンで分類するという形になると思います。または、テストできる環境を整え、指標を対比する。。。などだったと思います。
で、それとは違うアプローチとして、データマイニングがあります。仮説なしで、結論みたい？なものをだしてもらう。ほとんどは凡庸な結論だけど、時々、宝ものが出てくるかもしれない。。。冒頭の本は、そのアプローチ、データマイニングのやり方を説明してくれてます。この本は、数式抜きでやり方を丁寧に説明してくれてるし、書き方からも読者に理解させようとする気が伝わってきます。とても良いです。
で、その中の分析木をやってみました。ただ、分析木は、マイニングというより、シンプルな結論の提示という気がします。なので、この本にあるように、mvpartというライブラリを使います。コードは最後に提示します。
冒頭のグラフが図で、結果そのものが下記。
split:分岐基準、n:その基準での観察数(セッション数), loss: n回は間違え分類した。(分類名が続いてる。今回なら、bounce, nobounces)
========================================================
n= 226
node), split, n, loss, yval, (yprob)
* denotes terminal node
1) root 226 79 bounce (0.65044 0.34956)
2) visitCount>=6.5 22 1 bounce (0.95455 0.04545) *
3) visitCount< 6.5 204 78 bounce (0.61765 0.38235)
6) landingPagePath=/cookie/utma,2010-03-11-16-53,igation_analysis,ng-apis/gaq-push 132 41 bounce (0.68939 0.31061)
12) visitCount< 3.5 130 39 bounce (0.70000 0.30000) *
13) visitCount>=3.5 2 0 nobounce (0.00000 1.00000) *
7) landingPagePath=/ 72 35 nobounce (0.48611 0.51389)
14) medium=(none),organic 48 22 bounce (0.54167 0.45833)
28) visitCount< 4.5 44 19 bounce (0.56818 0.43182) *
29) visitCount>=4.5 4 1 nobounce (0.25000 0.75000) *
15) medium=referral 24 9 nobounce (0.37500 0.62500)
30) visitCount>=2.5 2 0 bounce (1.00000 0.00000) *
31) visitCount< 2.5 22 7 nobounce (0.31818 0.68182) *
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２２６セッションで79が直帰と間違え分類で、
訪問回数で6,5で分かれて(22(間違え1) – 204(間違え78))
ランディングページで分かれて、(トップページと、それ以外, 132 – 72)
その子供たちは、また訪問回数やら、メディアやらで分岐される。
数字自体は、まあそうだろうなあ、、というもので、それで終わりだけど、ガイドラインにはなると思う。
分類項目の設定は、こちらで決めたり、訪問回を連続変数にしたりしてるのは、予断があるわけだし、最大の問題点として、分析単位がセッションになっていて、ユーザー単位になってない点があります。同一のユーザーが複数回記録されているデータというのは留保しないといかん。
ただ、それでも、ある一定の基準に沿って、ディメンジョンの項目を整理して、差異の大きい部分だけを抽出しているので、データから結論を得るプロセスとしていいのではないかなと思います。
あと、枝分かれの基準のジニ係数の計算をちょこっとだけやってみる。
(詳しく（正しく？)は、上記の本、データマイニング入門の本を読んでください)
最初の枝分かれは、訪問回数の6.5 ト表示なので、1-6, 7以上と分かれてる。
そのジニ係数は、
7回以上で 1 – ((22/23)^2 + (1/23)^2) => 0.087
６回以下で 1- ( (78/204)^2 + (126/204)^2) => 0.472
これを加重して、(23/226) * 0.087 + (204/226) * 0.472 => 0.435
元々のルートのジニ係数は、1 – ((79/226)^2 + (147/226)^2) => 0.455
なので、分岐基準は、0.02となる。他の切れ目でやって、分岐基準が小さくなることを確認したいけど、パスします。。。
以下コード。
RGoogleAnalyticsは、cranにはないので、ダウンロードしてinstallする。
あとは、email, password, tableidを、各自でセットするれば、同じように動くと思う。画像ファイルの保存場所と。
library(RGoogleAnalytics)
library(mvpart)
##GAのデータを取得する
ga <- RGoogleAnalytics()
ga$SetCredentials(mailaddress, password)
query <- QueryBuilder()
query$Init(start.date = "2011-01-01",
end.date = "2011-12-15",
dimensions = "ga:medium,ga:region,ga:date,ga:hour,ga:visitCount,ga:landingPagePath",
metrics = "ga:entrances,ga:bounces",
sort = "ga:date",
table.id = "ga:xxxxxxxxx")
data <- ga$GetReportData(query)$data
##データの整理
if(!is.null(data$visitCount)) data$visitCount <- as.numeric(data$visitCount)
data$date <- as.Date(data$date, "%Y%m%d")
data$wday <- weekdays(data$date)
data$wnum <- format(data$date, "%w")
##Langind Pageを上位(entrance数)５つに絞る
top5.lp <- arrange(
ddply(data, .(landingPagePath), summarise, sum=sum(entrances)),
-sum
)[1:5,"landingPagePath"]
dt0 <- subset(data, landingPagePath %in% top5.lp)
##URLが長いのがあるので、後ろから15文字だけにする
dt0$landingPagePath <- sapply(dt0$landingPagePath, function(x){ l <- nchar(x); substr(x, l-15, l)})
##top5.reg <- arrange(ddply(data, .(region), summarise, sum=sum(entrances)), -sum)[1:5, "region"]
##dt1 <- subset(dt0, region %in% c("Tokyo","Osaka","Aichi","Fukuoka","Kanagawa"))
##１セッションで１レコードの形にする
dt0 <- within(dt0, nobounces <- entrances-bounces)
a0 <- adply(dt0, 1, function(x)data.frame(engage=rep("bounce",x$bounces)))
a1 <- adply(dt0, 1, function(x)data.frame(engage=rep("nobounce",x$nobounces)))
dt0 <- rbind(a0,a1)
##いらないディメンジョン、指標を外しておく。以下の書式？なら元から無い項目でもOK
dt0 <- dt0[, !names(dt0) %in%
c("visits","bounces","nobounces","date","region","hour","wday","wnum","entrances")]
##RPARTの部分
ret <- rpart(engage ~ ., data=dt0, method="class",cp=0.01)
png("~/Dropbox/cart.png",width=800,height=600)
rpart:::plot.rpart(ret, uniform=T, branch=1, margin=0.15)
rpart:::text.rpart(ret, all=T,pretty=0,fancy=T,digits=3,use.n=T)
dev.off()
plotcp(ret)
セッション数の曜日別差異(合計は 0 )
なんかこれだけでは、よくわからんかも。 曜日別というより、他のセグメントを当たる必要がある。
