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実験結果における数式メトリックの使用

実験結果のチャートでは、数式メトリックを使用すると、分析を実行する際により柔軟になります。数式メトリックは次のもので構成されます：

  • 少なくとも1つのイベント。
  • イベントを組み合わせる数学演算です。

イベントセグメンテーションでカスタム数式を使用したことがある場合、これはよく知られています。 そうでない場合は、先に進む前にその記事を確認してください。

数式メトリックを作成する

実験結果チャートに数式メトリックを追加するには
  1. 「主要メトリック」モジュールで、「メトリックを追加」をクリックし、「数式」ドロップダウンオプションから数式を選択します。
  2. 「シングルユースメトリックを定義」をクリックし、「メトリックタイプ」ドロップダウンから「数式」を選択します。
  3. イベントを選択... をクリックして、数式メトリックに含めるイベントの選択を開始します。必要なイベントをすべて選択できるまで、この手順を繰り返します。
  4. [数式] ボックスに、数式メトリックを計算するための数式を入力します。 サポートされている数式の一覧または数式の構文の説明を参照してください。
  5. この新しい数式メトリックの名前を入力し、適用をクリックします。

このメトリックは実験結果のチャートに表示されます。

このメトリックは、オブジェクト管理センターでも表示できます。

サポートされている数式関数

実験結果は、以下のような数式関数をサポートしています。

UNIQUES

構文: UNIQUES(event)

  • イベント: 分析したいイベントです。 これは、イベントモジュールのイベントに対応する文字である必要があります。

イベントをトリガーしたユニークユーザーの数を返します。

TOTALS

構文: TOTALS(event)

  • イベント: 分析したいイベントです。 これは、イベントモジュールのイベントに対応する文字である必要があります。

ユーザーがイベントをトリガーした回数の合計を返します。

PROPSUM

構文: PROPSUM(event)

  • イベント: 分析したいイベントです。 これは、イベントモジュールのイベントに対応する文字である必要があります。

この関数は、イベントの数値プロパティでグループ化する場合にのみ機能します。複数のプロパティでグループ化した場合、数式は最初のグループバイ句を使用して計算を実行します。

指定したイベントをグループ化する基準となるプロパティ値の合計を返します。

PROPAVG

構文: PROPAVG(event)

  • イベント: 分析したいイベントです。 これは、イベントモジュールのイベントに対応する文字である必要があります。

この関数は、イベントの数値プロパティでグループ化する場合にのみ機能します。複数のプロパティでグループ化した場合、数式は最初のグループバイ句を使用して計算を実行します。

グループ化したプロパティ値の平均値を返します。この機能は PROPSUM(event)/TOTALS(event) と同じです。 詳細については、AmplitudeがどのようにPROPAVGとPROPSUMを計算するかを参照してください。

PROPCOUNTAVG

構文: PROPCOUNTAVG(event)

  • イベント: 分析したいイベントです。 これは、イベント カード内のイベントに対応する文字である必要があります。複数のプロパティでグループ化した場合、数式は最初のグループバイ句を使用して計算を実行します。

指定されたプロパティに対して各ユーザーが持つ異なる値の平均数を返します。

たとえば、音楽アプリの加入者が聴く曲のジャンルの平均数を求めているとします。 ユーザーが曲を再生するたびに、[曲を再生] イベントまたは [ビデオ] イベントがトリガーされ、再生された各曲は [Genre_Type] イベントプロパティを取得します。Genre_Type でグループ化した Play Song or Video に対して PROPCOUNTAVG を実行すると、Play Song or Video を実行したユーザーあたりの Genre_Type のユニークな値の平均個数が返されます。

PROPCOUNTAVG は実験で数値イベントプロパティのみをサポートしています。

PROPMAX

構文: PROPMAX(event)

  • イベント： 指定したイベントをグループ化する基準としてプロパティの最大値を返します。 プロパティは数値である必要があります。 複数のプロパティでグループ化する場合、計算では最初のグループバイ句が使用されます。

PROPMIN

構文: PROPMIN(event)

  • イベント： 指定したイベントをグループ化するプロパティの最小値を返します。プロパティは数値である必要があります。 複数のプロパティでグループ化する場合、計算では最初のグループバイ句が使用されます。

PROPCOUNT

構文: PROPCOUNT(event)

  • イベント: 分析したいイベントです。 これは、イベント カード内のイベントに対応する文字である必要があります。複数のプロパティでグループ化した場合、数式は最初のグループバイ句を使用して計算を実行します。

イベントをグループ化する基準となるプロパティの異なるプロパティ値の数を返します。 この設定では、この数式は、ユーザーが詳細を表示したすべてのアイテムをカバーするさまざまな部門の数を取得します。

PROPCOUNT は、異なるプロパティ値の推定値です。 この推定値はHyperLogLogアルゴリズムに基づいており、その精度は処理対象となるデータ量に依存します。相対誤差は、プロパティのカーディナリティに応じて、12,000 個未満の一意値の場合は 0.1% の範囲内であり、12,000 個を超える一意のプロパティ値の場合は 0.5% の範囲内であると予想されます。

PROPCOUNT は実験で数値イベントプロパティのみをサポートしています。

実験における一般的なメトリックは、ある人物がイベントを実行した異なる日数です。このメトリックを計算するには、PROPCOUNTを使用し、数値であるイベントプロパティを指定します。たとえば、日付のYYYYMMDD形式です。 PROPCOUNTを確実に数値に適用するために、派生プロパティを使用する必要がある場合があります。

REVENUETOTAL

構文: $:REVENUETOTAL(event)

  • イベント: 収益イベントです。 この文字は、イベントカード内のイベントに対応する文字でなければなりません。
  • この関数は、イベントの数値プロパティでグループ化する場合にのみ機能します。

通貨形式でフォーマットされたプロパティの総和を返します。 これは PROPSUM(event) と同じです。 $: プレフィックスはオプションです。その存在により、出力形式が通貨であることが保証されます。

数式の構文

数式では、［イベント］モジュールで選択されたイベントを、対応する文字で参照してください。関数とパラメータは大文字と小文字を区別しません。 また、次の算術演算を実行することもできます。

  • 括弧（）
  • 加算（+）。
  • 減算 （-）
  • 乗算 （*）
  • 除算 (/)

数式メトリックの例

これらの例を使用して、実験のための共通のビジネス指標を作成してください。 各例では、数式の構文とそれが測定する内容を示しています。

総エンゲージメントスコア

複数のエンゲージメントイベントを1つのメトリックに統合します。

数式：TOTALS(A) + TOTALS(B) + TOTALS(C)

例：イベントAが「記事の閲覧」、イベントBが「コメントの投稿」、イベントCが「記事の共有」の場合、この数式はすべてのエンゲージメントアクションを合計します。

平均注文額

注文または購入の平均値を計算します。

数式：PROPAVG(A)

例: イベント A が「購入完了」で、order_valueプロパティによってグループ化されている場合、この数式は平均注文額を返します。これは PROPSUM(A) / TOTALS(A) と同等です。

エンゲージメント率

ユーザーの好みを理解するために、2つのタイプのエンゲージメントを比較します。

数式：TOTALS(A) / TOTALS(B)

例: イベント A が「動画視聴済み」でイベント B が「記事閲覧済み」の場合、この数式は記事閲覧数に対する動画の再生回数の比率を示します。

Amplitudeが数式メトリックの実験データをどのように計算するか

Amplitudeが実験データを使用して数式メトリクスをどのように計算するかを確認する前に、実験の詳細を提供する実験分析ビューについて理解しておく必要があります。

数式メトリックの場合、Amplitudeは各関数の結果を独立に計算し、それぞれの平均と分散を求めます。 次に、Amplitudeはこれらの個々の関数の結果に算術演算子を適用します。

たとえば、数式メトリックを TOTALS(A) + TOTALS(B) と定義するとします。Amplitudeは、このメトリックの両方の成分の分散と平均を計算し、共分散も計算します。

X を TOTALS(A) に設定し、Y を TOTALS(B) に設定した場合、次のステートメントが成立します。

  • V[X] = X の分散

  • E[X] = X の平均値

  • V[Y] = Y の分散

  • E[Y] = Y の平均値

  • Cov[X, Y] = X と Y の共分散。すべての数学演算について 0 であると仮定します。

  • 加算: バリアンス: V[X + Y] = nV[X] + nV[Y]
    平均値: E[X + Y] = E[X] + E[Y]

  • 引き算: バリアンス: V[X - Y] = nV[X] + nV[Y]
    平均値: E[X - Y] = E[X] - E[Y]

  • 乗算: バリアンス: V[X * Y] = n^3 mu_y^2 sigma_x^2 + n^3 sigma_y^2 mu_x^2 + n^2 sigma_x^2 sigma_y^2
    平均値: E[X * Y] = E[X] * E[Y]

  • 除算: 分散: 数式メトリクスでの除算の分散と平均の表現 平均値: E[X / Y] = E[X] / E[Y]

数式メトリックの平均値と分散を取得したら、信頼区間のチャートと p 値を計算できます。

Formula / Metric: TOTALS(A) / TOTALS(B)

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