効率的なログ収集方法と分析のためのNotebook環境を組み込んだネイティブゲームのデータパイプライン
受講スキル
ログの収集に興味のある方 ログの分析に興味のある方
受講者が得られるであろう知見
ログ収集の具体例 ログ分析環境構築の具体例 ログ分析内容の具体例
セッションの内容
コンテンツが頻繁に更新されるモバイルソーシャルゲームにおいてユーザログを利用し続けるためには、効率的に分析環境に蓄積する仕組みが必要です。同じく、マスターデータも頻繁に更新されるので、リリース前のデータを含めて分析環境に取り込む必要があります。そこで、複数の手段を使い分けることで効率的なログ収集ができ、ユーザログ・マスターデータに対して分析が可能なデータパイプラインを構築しました。
本セッションでは、大規模なユーザログおよびマスターデータを利用した分析を行うためのデータパイプラインについて紹介します。特に、効率的なログ収集方法や分析の実施・結果共有のためのJupyter Notebook環境、分析の実例について説明します。
講演資料
CEDiL_1802_0.pdf
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講演者プロフィール
プロフィール
データエンジニア
MySQLを中心とした分析基盤および機械学習などを用いる分析基盤の開発・運用を担当
《講演者からのメッセージ》
新しい分析基盤を導入する際に苦労した・苦労していることをお伝えできればと思います