
コホートとリテンション分析
時間ベースのコホート、コホート別リテンション、RFM分析、顧客セグメンテーション、チャーン予測
20 面接問題·
Mid-Level
1データ分析におけるコホートとは何ですか?
1
データ分析におけるコホートとは何ですか?
回答
コホートとは、特定の期間に共通の特性を持つユーザーグループのことで、最も一般的なのは最初のアクション(サインアップ、初回購入)の日付です。ユーザーをコホートにグループ化することで、時間経過に伴う行動を比較し、獲得期間ごとの傾向を特定できます。リテンションを測定し、プロダクト変更の影響を評価するための基本的なツールです。
2時間ベースのコホートを定義する最も一般的な基準は何ですか?
2
時間ベースのコホートを定義する最も一般的な基準は何ですか?
回答
時間ベースのコホートを定義する最も一般的な基準は、初回サインアップまたは初回購入の日付です。獲得期間(週、月、四半期)でグループ化することで、異なる獲得時期のユーザー行動を客観的に比較できます。これにより、時間の影響を分離し、プロダクトやマーケティングの変更に関連する改善や劣化を検出できます。
3コホート別リテンションテーブルはどのように読みますか?
3
コホート別リテンションテーブルはどのように読みますか?
回答
コホート別リテンションテーブルは、コホートを行(獲得期間別)、後続の期間を列(Month 0、Month 1など)として読みます。各セルはその期間にまだアクティブなコホートのユーザーの割合を示します。最初の列は常に100%であり、値は時間とともに自然に減少します。この形式により、コホート間のリテンションを視覚的に比較できます。
4
Day-NリテンションとローリングリテンションNの違いは何ですか?
5
なぜリテンションはアクティブユーザー数よりも信頼性の高い指標と考えられているのですか?
+17 面接問題
その他のData Analytics面接トピック
Google Sheets - 基礎
Junior
20問Google Sheets - 高度な数式
Junior
20問SQL - 基礎
Junior
25問SQL - 集計とグルーピング
Junior
20問SQL - 結合
Junior
20問BigQuery - 基礎
Junior
20問Data Cleaning - データクレンジング
Junior
20問KPIとビジネスメトリクス
Junior
20問記述統計
Junior
20問ZapierとNo-Codeオートメーション
Junior
20問データビジュアライゼーションの原則
Junior
20問Python & Pandas - 基礎
Junior
20問Google Sheets - 自動化ダッシュボード
Mid-Level
20問SQL - サブクエリとCTE
Mid-Level
20問SQL - Window Functions
Mid-Level
20問BigQuery - 高度な機能
Mid-Level
20問Data Modeling
Mid-Level
20問ファネルとコンバージョン分析
Mid-Level
20問Google Tag Managerとトラッキング
Mid-Level
20問APIとWebhook
Mid-Level
20問dbt - 基礎
Mid-Level
20問ABテストと応用統計学
Mid-Level
20問Looker Studio (Google Data Studio)
Mid-Level
20問Power BI - 基礎
Mid-Level
20問SQL - 高度な分析クエリ
Senior
20問dbt - 高度な機能
Senior
20問Power BI - DAXと高度なダッシュボード
Senior
20問Python Analytics - 高度な分析とML
Senior
20問