Treasure Data に蓄積した行動履歴から決定木を使ってユーザの継続要因を調べる | GMOメディア エンジニアブログこんにちは、ベガルタ仙台サポーターのCSMです。 本職は (たぶん) サーバ/インフラエンジニアです。 ※ CSM: 認定スクラムマスター 私はプリ画像というサービスを運営するコミュニティ事業部にインフラ・運用担当として所属しているのですが、今回はこのプリ画像ユーザの継続要因を決定木分析で調べてみたお話をします。 経緯部内のチャットツールで下記のような課題が挙がっていました。 施策を考える上で、継続率が高いユーザはなぜ継続率が高いのか知りたい 各アクションの日次件数は取れているが、そのアクションをしたユーザーの継続率の変化を追えてないので追う何回やれば継続率が高いのか、集計できないか検索1回だけだと継続率低いけど、5回やれば高い！とかがわかれば、より具体的なアプローチができそう例) Facebookは初日に友達７人以上と繋がると、その後の継続率がかなり高くなるよくある課題だと思います。 こ
