カスタム分析

カスタム分析を使うと、アプリケーション独自の観点からデータを分析することができます。

アプリケーションが生成したデータに対して、解析のための任意のルールを設定することで、その時系列での変化をグラフ化して分析できます。

Kii Cloud では、分析元データとしてアプリデータとイベントデータの 2 種類をサポートしています。

アプリデータの分析

アプリデータによる分析は、KiiObject の任意の値を使って統計をとる方法です。アプリケーションの動作によって生成された KiiObject データのうち、解析に使用したい任意のフィールドを指定し、その変化を確認できます。

解析対象として指定された Bucket 内にあるすべての KiiObject データは、あらかじめ設定しておいた解析ルールに従って 24 時間ごとに抽出され、グラフ化されます。Bucket 内の KiiObject データが追加、更新、削除された場合、その値の変化を抽出してグラフとして分析できます。Bucket 内のデータは抽出後もそのまま残り続けるため、翌日以降もデータとして使用されます。

1 つの解析ルールが解析対象とできる Bucket は 1 つのみです。2 つ以上の Bucket のデータを解析したい場合は、解析用に 1 つの Bucket に整理し直す必要があります。

上記の例では、KiiObject の Score フィールドをアプリデータの分析によって 4 日分集計しています。更新されていないデータ(灰色の背景)も翌日以降に引き継がれて、集計されている点にご注意ください。

用途

分析対象のデータ値を翌日以降も評価し続ける性質がある場合、アプリデータが適しています。

たとえば、ゲームの最高得点を解析対象として、最高得点の日々の推移を分析したいようなケースが挙げられます。ゲームをプレイしない場合や、最高得点が更新されない場合でも値は有効なままのため、適切な分析を行えます。

イベントデータの分析

イベントデータによる分析は、統計専用に登録されたイベントデータの値を使って統計を取る方法です。イベントデータは、KiiObject データとは別にアプリケーションから送信します。

たとえば、ログイン時や、特定のボタン操作時に、性別や年齢を送信するようにしておくことで、性別ごと、年齢ごとのアプリケーションの利用状況を分析することができます。

モバイルアプリから送信されたイベントデータは、あらかじめ設定しておいた解析ルールに従って 24 時間ごとに抽出され、グラフ化されます。登録したイベントデータは登録した当日のみのデータとして利用されるため、翌日に新しいイベントの登録がない場合はデータなしとなります。

上記の例では、イベントデータの Score フィールドをイベントデータの解析によって 4 日分集計しています。最終的に表示されるグラフはアプリデータの分析と同じ結果ですが、集計に使用されるイベントデータのすべてがその日に送信されている点にご注意ください。

用途

分析対象のデータ値を 1 回限りのものとして評価する性質がある場合、イベントデータが適しています。

たとえば、毎回のゲームの得点を解析対象として、日々の得点の変化やゲームのプレイ回数の変化を分析したいようなケースが挙げられます。このような目的では、ゲームをプレイするごとに分析対象のデータが得られるため、適切な分析を行えます。

同様に、ゲームの中間ボスを倒したり、特定のイベントをクリアしたりしたときの、プレイヤーのレベルやプレイ時間を解析することで、難易度のパラメータを調整したいような場合にもイベントデータからの解析を応用できます。