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# Open Analytics 用の主要指標クエリ

> MoEngage Open Analytics でダッシュボードのデータを再現するための、DAU、MAU、新規ユーザー、リテンションなどの主要指標向けのすぐに使える SQL クエリを紹介します。

MoEngage Open Analytics は、MoEngage データウェアハウスのデータに直接アクセスする機能を提供します。SQL クエリを使用して、MoEngage に存在するあらゆるデータにアクセスできます。

このドキュメントでは、MoEngage ダッシュボードで提供される主要指標のすべてのクエリを紹介します。これらのクエリを使用して、Open Analytics ですべてのデータを取得できます。

[ダッシュボードの主要指標についてはこちら](/docs/ja/user-guide/analyze/dashboards/key-metrics)をご覧ください。[MoEngage Open Analytics の詳細についてはこちら](/docs/ja/user-guide/analyze/custom-analysis/open-analytics)をご覧ください。

## デイリーアクティブユーザー

デイリーアクティブユーザーを計算するために必要なテーブルと属性は次のとおりです。

* 使用するイベント - App/Site Opened。このイベントのテーブル名 - moe\_app\_opened\_828
* App/Site Opened のプラットフォーム属性 - os
* App/Site Opened の時刻属性 - server\_time
* 必要な日付を選択するには **day** を変更します。

### *デイリーアクティブユーザー*数を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(server_time) AS Date,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.moe_app_opened_828
WHERE
day >= "2020-01-01"
AND day <= "2020-01-31"
GROUP BY
1
ORDER BY
1
```

### プラットフォームごとの*デイリーアクティブユーザー*数を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(server_time) AS Date,
os AS Platform,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.moe_app_opened_828
WHERE
day >= "2020-01-01"
AND day <= "2020-01-31"
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
1
```

## マンスリーアクティブユーザー

マンスリーアクティブユーザーを計算するために必要なテーブルと属性は次のとおりです。

* 使用するイベント - App/Site Opened。このイベントのテーブル名 - moe\_app\_opened\_828
* App/Site Opened のプラットフォーム属性 -
* App/Site Opened の時刻属性 - server\_time
* 必要な日付を選択するには **day** を変更します。

### *マンスリーアクティブユーザー*数を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
FORMAT_DATE("%B, %Y", DATE(server_time)) AS Date,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.moe_app_opened_828
WHERE
day >= "2020-01-01"
AND day <= "2020-12-31"
GROUP BY
1
ORDER BY
1
```

### プラットフォームごとの*マンスリーアクティブユーザー*数を取得するクエリ

```text SQL wrap theme={null}
SELECT
FORMAT_DATE("%B, %Y", DATE(server_time)) AS Date,
os AS Platform,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.moe_app_opened_828
WHERE
day >= "2020-01-01"
AND day <= "2020-12-31"
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
1
```

## 新規ユーザー

日次の新規ユーザーを計算するために必要なテーブルと属性は次のとおりです。

* 最新のすべてのユーザー属性のテーブル（このテーブルは毎日更新されます） - users\_base\_table
* ユーザーテーブル内のアプリ/サイトユーザーに対して MoEngage が定義した ID - user\_id
* ユーザーテーブル内のユーザー作成日 - datetime\_cr\_t\_469
* 必要な日付を選択するには *datetime\_cr\_t\_469* を変更します

### 日次の*新規ユーザー*数を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(datetime_cr_t_469) AS Date,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.users_base_table WHERE
datetime_cr_t_469
>= "2020-01-01"
AND datetime_cr_t_469 <= "2020-01-31"
GROUP BY
1
ORDER BY
1
```

## アンインストールしたユーザー

日次のアンインストールユーザーを計算するために必要なテーブルと属性は次のとおりです。

ユーザーテーブルでユーザーの最終的なインストールステータスを確認します。

* 最新のすべてのユーザー属性のテーブル（このテーブルは毎日更新されます） - users\_base\_table
* ユーザーテーブル内のアプリ/サイトユーザーに対して MoEngage が定義した ID - user\_id
* インストールステータス - bool\_installed\_178

アンインストールのアクションと日時を取得するための Device Uninstall イベント -

* 使用するイベント - Device Uninstalled - device\_uninstall\_985
* Device Uninstalled のプラットフォーム属性 - os
* App/Site Opened の時刻属性 - server\_time
* 必要な日付を選択するには **day** を変更します。

### 日次の*アンインストールユーザー*数を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(server_time) AS Date,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.
device_uninstall_985
WHERE
day >= "2019-09-26 00:00:00"
AND day <= "2019-09-27 00:00:00"
AND user_id IN (
SELECT
DISTINCT(user_id)
FROM
account_name.users_base_table
WHERE
bool_installed_178
= "false" )
GROUP BY
1
ORDER BY
1
```

### プラットフォームごとの日次の*アンインストールユーザー*数を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(server_time) AS Date,
o
s
as Platform,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.
device_uninstall_985
WHERE
day >= "2019-09-26 00:00:00"
AND day <= "2019-09-27 00:00:00"
AND user_id IN (
SELECT
DISTINCT(user_id)
FROM
account_name.user_base_table
WHERE
bool_installed_178
= "false" )
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
1
```

## 新規 Web プッシュ購読者

デイリーアクティブユーザーを計算するために必要なテーブルと属性は次のとおりです。

* 使用するイベント - Subscribed to Web Push。テーブル名 - MOE\_USER\_SUBSCRIBED
* Subscribed to Web Push の時刻属性 - server\_time
* 必要な日付を選択するには **day** を変更します。

### *新規 Web プッシュ購読者*を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(server_time) AS Date,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.
MOE_USER_SUBSCRIBED
WHERE
day >= "2020-01-01"
AND day <= "2020-01-31"
GROUP BY
1
ORDER BY
1
```

## Web プッシュ購読者の累計

Web プッシュ購読者の累計を計算するために必要なテーブルと属性は次のとおりです。

* 最新のすべてのユーザー属性のテーブル（このテーブルは毎日更新されます） - user\_base\_table
* ユーザーテーブル内のアプリ/サイトユーザーに対して MoEngage が定義した ID - user\_id
* ユーザーテーブル内の Web 購読ステータス - bool\_moe\_sub\_w\_106

### *Web プッシュ購読者の累計*を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
COUNT(user_id) AS TotalCount
FROM
account_name.user_base_table
WHERE
bool_moe_sub_w_106
= "true"
```

## コンバージョン目標と収益

コンバージョンの総数とユニークなコンバージョンユーザーを計算するために必要なテーブルと属性は次のとおりです。

* 使用するイベント - [App Settings](https://app.moengage.com/v3/#/settings/app/general) で指定された目標イベント
* 収益の属性 - [App Settings](https://app.moengage.com/v3/#/settings/app/general) で指定された収益属性
* 目標イベントのプラットフォーム属性 - os
* 目標イベントの時刻属性 - server\_time
* 必要な日付を選択するには **day** を変更します。

### 日次の*コンバージョン数*を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(server_time) AS Date,
COUNT(server_time) AS Conversioncount
FROM
account_name.goal_event
WHERE
day >= "2020-01-01"
AND day <= "2020-01-31"
GROUP BY
1
ORDER BY
1
```

### 日次の*ユニークコンバージョンユーザー*を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(server_time) AS Date,
COUNT(DISTINCT(user_id)) AS Usercount
FROM
account_name.goal_event
WHERE
day >= "2020-01-01"
AND day <= "2020-01-31"
GROUP BY
1
ORDER BY
1
```

### 日次の*収益*を取得するクエリ

```sql SQL wrap theme={null}
SELECT
DATE(server_time) AS Date,
SUM(revenue_attribute) AS Revenue
FROM
account_name.goal_event
WHERE
day >= "2020-01-01"
AND day <= "2020-01-31"
GROUP BY
1
ORDER BY
1
```


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