イベントデータの分析

ここでは、イベントデータの分析例として、ユーザーの性別、年齢、居住地などで分類する場合を示します。たとえば、キャンペーンのアンケートページで入力されたユーザー層を分析したいようなケースを想定しています。

解析例

この例では、イベントデータとして、次のようなデータを送信するものとします。また、このイベントデータには "MyUser" という名前をつけるものとします。

  • "gender" ... ユーザー性別を示す文字列(M または F)
  • "city" ... ユーザーが居住する都市を示す文字列(San Francisco、Dallas、New York、...)
  • "location" ... ユーザーが居住する国を示す文字列(UK、EU、JP、...)
  • "children" ... ユーザーの子供の数を示す整数値(0、1、2、3、...)
  • "age" ... ユーザーの年齢(18、20、42、44、...)

集めたイベントデータの状況を把握するために、以下の 2つのメトリクスによって分析を行うものとします。

  • メトリクス #1:"age" の平均値を、"city""location""gender" および "children" ごとに評価
  • メトリクス #2:イベントデータ総数を、"gender""city""location""children" および "age" ごとに評価

データ例と期待される結果

データ例や期待される結果は、アプリデータの分析の場合と同様のため、詳細な例の提示は省略します。例は アプリデータの分析 を、アプリデータの分析とイベントデータの分析の違いは、カスタム分析 を参照してください。

アプリデータの分析と同様、ディメンションを設定したフィールドの値の種類が多いと、傾向が分からなくなります。今回の解析結果では、メトリクス #2 で "age" によるディメンションを表示した際、"age" の値の種類ごとの件数が表示されて傾向が分からなくなります(たとえば、20 歳のデータが 10 件、21 歳のデータが 15 件、…、89 歳のデータが 6 件のような分類になります)。対処方法は、階級の設定 を参照してください。

設定手順

  1. メトリクスを定義する
  2. アプリよりイベントデータを送信する
  3. 開発者ポータルで分析結果を確認する