リテンション率をアナリティクスの生存分析を用いて可視化しているのですが、「データ」に表示されるestimate, n_risk, n_event, n_censorの算出方法が分かりません。
time - 時間の単位、この場合は週
n_risk - この週にやめる可能性があったユーザ数
n_event- この週にやめたユーザー数
n_censor - 少なくともこの週までやめずにいて、その後どうなるかの情報がないユーザー数
estimate - この週までにやめていないユーザーの割合、つまりリテンション率
下記のサイトには上記のように定義がされていたのですが、各指標の計算方法を教えていただきたいです。
https://qiita.com/KanNishida/items/2622d37aaa9ae1d17080
合わせて質問です。
WAU（Weekly Active User）を算出して、リテンションカーブを描いているのですが、X軸の解釈がよく分かっていません。
グラフのX軸の「期間の単位」は週にしています。チャーンの定義は、下記です。
lastDate < now() - weeks(1)
こんにちは、先に下記の質問に回答させていただきます。
0の場合で、生存率が80%なのは、最初の段階で解約(離脱)しているからだと思います。
バーチャートを使って、下記のようにX軸に日付、Y軸に行の数、色に解約しているかどうかを割り当てて表計算の割合を使うと下記のようなチャートになるのですが、そちらで確認してみてください！
ご回答ありがとうございます！
2点質問があります。
① WAUを算出したい場合、チャーンの定義は下記で合ってますでしょうか。
lastDate < now() - weeks(1)
② WAUで生存率を定義しているのですが、X軸の解釈はどうなりますでしょうか。
week 0: 登録日1日目のみで、翌日以降ログインがなかった→チャーン
week 1: 1日目〜7日目にログインがなかった→チャーン
week 2: 8日目〜14日目にログインがなかった→チャーン
week 3: 15日目〜21日目にログインがなかった→チャーン
上記のようなイメージでしょうか。
その場合、week 0とweek 1は実質同じに値になると思うのですが、グラフでは下がっているので、
それ以外の定義になるのではないかと考えていますが、いかがでしょうか。
例えば、下記のような定義になっているのでしょうか。
例①
week 0: 登録日1日目のみで、翌日以降ログインがなかった→チャーン
week 1: 2日目〜8日目にログインがなかった→チャーン
例②
week 0: 1日目〜7日目にログインがなかった→チャーン
week 1: 8日目〜14日目にログインがなかった→チャーン
