# コホートとリテンション分析 (Data Analytics) > 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 - [面接問題: Data Analytics](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions.md) ## 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？ **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？ **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。 ## さらに17問利用可能 - 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？ - 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？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Analytics面接トピック - [Google Sheets - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 高度な数式](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20問, Junior - [SQL - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25問, Junior - [SQL - 集計とグルーピング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20問, Junior - [SQL - 結合](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20問, Junior - [BigQuery - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20問, Junior - [Data Cleaning - データクレンジング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning.md): 20問, Junior - [KPIとビジネスメトリクス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20問, Junior - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20問, Junior - [ZapierとNo-Codeオートメーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20問, Junior - [データビジュアライゼーションの原則](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles.md): 20問, Junior - [Python & Pandas - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 自動化ダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20問, Mid-Level - [SQL - サブクエリとCTE](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20問, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions.md): 20問, Mid-Level - [BigQuery - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced.md): 20問, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20問, Mid-Level - [ファネルとコンバージョン分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20問, Mid-Level - [Google Tag Managerとトラッキング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20問, Mid-Level - [APIとWebhook](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [ABテストと応用統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20問, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20問, Mid-Level - [Power BI - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [SQL - 高度な分析クエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20問, Senior - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20問, Senior - [Power BI - DAXと高度なダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20問, Senior - [Python Analytics - 高度な分析とML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention