Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blog
こんにちは。id:shiba_yu36です。MackerelチームでWebアプリケーションエンジニアをしています。最近の開発合宿で、id:syou6162やid:polamjagと一緒に、社内の全チームの開発パフォーマンスを表す指標をGitHubのPull Requestから可視化し、開発チームの改善に活かせるようにしました。今回はその紹介をします。 説明するサンプルコードは、次のレポジトリで公開しているので参考にしてください。ここではGitHubのhatenaオーガニゼーションで集計していますが、forkして少し手直しすれば、別のオーガニゼーションの集計も可能になっています。 hatena/pull-request-analysis-sample 開発チームの改善におけるいくつかの課題感 開発チームのパフォーマンス指標に何を使うか 4つの指標のうち何からまず集計するか 変更のリードタイム
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【使い方解説】GoogleデータポータルとTableauを使って開発ブログのアクセス解析してみた。 - GMO Research & AI Tech Blog
【使い方解説】GoogleデータポータルとTableauを使って開発ブログのアクセス解析してみた。 2021.01.29 技術 Tableau, データ分析 システム部でデータ可視化を担当しているのまちです。 今回は今まさにお読みいただいているGMOリサーチの開発ブログのサイトがどのくらい集客できているのか？ について、BIツールであるTableauとGoogleデータポータルを使って実際にデータ分析してみた話をしようと思います。 また、データの入手元としてGoogle AnalyticsとGoogle Search Consoleを使用しました。 そもそもこの分析をしてみようと思った理由ですが、当ブログの管理人であるちはっぴーがサイトの効果測定のためにページプレビュー数を毎週スプレッドシートに手入力しているらしいという話を聞き（Techといえど分析は意外とアナログな実態）ダッシュボードを
PV至上主義は悪なのか｜Shota Tajima
PV至上主義は蛇蝎のごとく嫌われています。 コンテンツの価値は無機質な数値では評価できない、質より量を追求するとモラルハザードを起こす、など様々な理由でPV至上主義は忌避されます。しかしながら、Webメディアは広告収益をもたらすための主たるドライバーであるPVを追い求めざるを得ません。そんな板挟みの中で戦略を決めあぐねているWebメディアの皆様、ぜひこのnoteでPVとの付き合い方を再考し、戦略を立てるヒントを探してみてください。 私は、文春オンラインで1年間にわたりPVを高めるために量的・質的分析を行い、インサイトを毎週欠かさず編集部にフィードバックしてきました。その間、2020年1月の約2億4千万PVから、2020年12月には約3億3千万PVまで大きくなりました。もちろん、スクープの有無によってPVは大きく変動するのですが（4億PVを超えた月もありました）、平常時のベースのPVも上がっ
GitHub - plausible/analytics: Simple, open source, lightweight (< 1 KB) and privacy-friendly web analytics alternative to Google Analytics.
Simple Metrics | Lightweight Script | Privacy Focused | Open Source | Docs | Contributing Plausible Analytics is an easy to use, lightweight (< 1 KB), open source and privacy-friendly alternative to Google Analytics. It doesn’t use cookies and is fully compliant with GDPR, CCPA and PECR. You can self-host Plausible Community Edition or have us manage Plausible Analytics for you in the cloud. Here'
Delivery Ops for Product & Engineering Leaders | Haystack
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Plausible Analytics
It's time to ditch Google Analytics Google Analytics is frustrating to use, difficult to understand, slow to load and privacy-invasive. That's why we built Plausible Analytics, a simple but powerful, lightweight (< 1 KB), open source and privacy-friendly alternative. Here's what makes Plausible a great Google Analytics alternative and why over 12,000 paying subscribers trust us with their website
直帰率の改善についてのいろいろ
直帰率ってなにかと注目されやすい指標で、改善の対象になることも多いですよね。単純な指標でやることもそんなになさそうなんですが、考えだすと奥が深いのでいろいろ思うことを書いてみようかと。 直帰率の目安って？ 必ず聞かれるやつ。こう答えるようにしています。 企業サイトやECサイト：40%前後 ブログ、LP：90%前後 計測がおかしいとき：10%以下 ホントに目安であって初めて「直帰率」という言葉を聞いた人向けの回答です。 40%は東京の平均気温と同じようなもの 夏もあれば冬もあって、朝もあれば昼もある中での平均気温なので何の役に立つのかと思いますが、海外から初めて日本に来る人には参考になるでしょうし、海外で地理を学んでいる人にも参考になるでしょう。 北極圏に近くて白夜があるような地域のようなのか、赤道直下で毎日暖かい地域のようなのか、とにかくそんなことを知る程度の目安です。 だからこう答えるし
心温まるSlackの投稿を抽出するためにサーバーレスなデータ分析基盤を構築しよう！！ | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。 クラスメソッドでは社内標準のチャットツールとしてSlackを活用していますが、「分報」という形でSlackを活用しているメンバーも数多くいます。「分報」って何？という方は以下のリンクをご確認下さい。 社内にSlack上での分報を導入しないかと提案してみた Slackで簡単に「日報」ならぬ「分報」をチームで実現する3ステップ〜Problemが10分で解決するチャットを作ろう Slackで「分報」を導入したらめっちゃ作業効率があがった 人気の分報ともなると参加者が50人を超え、本人のいないところで好き勝手に雑談が繰り広げられていたりします。このレベルになると人気が高いのか、それとも単に治安が悪いだけなのかよく分からなくなってきます。 「俺の分報がこんなに治安が悪いわけがない！Comprehendで証明してみた」ブログはよ ？！！！ ということでSlackの投稿を
DMM動画サービスでA/Bテストを1年間運用してわかったこと - DMM inside
はじめに こんにちは。動画配信事業部 EC-Growthチームの宮園です。 DMMの動画配信サービスをGrowth（成長）させるためのEC-Growthチームでは、アナリストと共に売上向上に繋がる施策を打ったり、ユーザのエンゲージメントを高める施策に日々取り組んだりしています。 今回は、私たちのチームが取り組んできたことのなかで近年一番役立ったA/Bテストという手法に焦点を当ててお話ししたいと思います。 A/Bテストをご存知ない方、聞いたことはあるけどどのように進めれば良いのかわからず導入を躊躇している方に、私たちの体験談が参考になれば幸いです。 私たちがどうしてA/Bテストに取り組むことになったのか ツール選びはどうしたのか 実際にやってみてどうだったのか 目次 はじめに 目次 A/Bテストとは A/Bテストとは、Webマーケティングにおける施策判断の手法の１つ ツールの紹介 用いたツー
Chatistics
💬 Python scripts to parse Messenger, Hangouts, WhatsApp and Telegram chat logs into DataFrames. View the Project on GitHub MasterScrat/Chatistics Chatistics Python 3 scripts to convert chat logs from various messaging platforms into Pandas DataFrames. Can also generate histograms and word clouds from the chat logs. Changelog 10 Jan 2020: UPDATED ALL THE THINGS! Thanks to mar-muel and manueth, pre
GoatCounter – open source web analytics
Easy web analytics. No tracking of personal data. GoatCounter is an open source web analytics platform available as a free donation-supported hosted service or self-hosted app. It aims to offer easy to use and meaningful privacy-friendly web analytics as an alternative to Google Analytics or Matomo. Why I made GoatCounter
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GitHub - ClickHouse/ClickHouse: ClickHouse® is a free analytics DBMS for big data
Kubernetes Monitoring, Application Debug Platform | Pixie
GitHub - shibayu36/merged-pr-stat
Umami
GitHub - jitsucom/jitsu: Jitsu is an open-source Segment alternative. Fully-scriptable data ingestion engine for modern data teams. Set-up a real-time data pipeline in minutes, not days
GitHub - bridgecrewio/checkov: Prevent cloud misconfigurations and find vulnerabilities during build-time in infrastructure as code, container images and open source packages with Checkov by Bridgecrew.
GitHub - microsoft/forecasting: Time Series Forecasting Best Practices & Examples
GitHub - twostraws/Sitrep: A source code analyzer for Swift projects.
