第9回までで一通りチャットアプリケーションに必要な機能は実装できました。しかし，アプリケーションは一度作成して終わりではありません。ユーザからのフィードバック・機能の利用状況などの情報を元に，より良いものに改善していく必要があります。

Kii Cloudでは，アプリケーション内のデータ分析をサポートする機能を提供しています。分析したデータを元に，新機能実装・機能改善などを効率良く行えます。

第10回，第11回では，上述のデータ分析を利用した機能改善の例として，第8回で実装したスタンプ機能に焦点を当てます。スタンプの利用状況を分析して，人気ランキングを作ってみましょう。

なお，今回の記事での変更を加えたソースコードには，以下のリンクからアクセスできます。

• https://github.com/KiiPlatform/KiiChat-gihyo/tree/Vol.10

2つのデータ分析機能

Kii Cloudは以下の2種類のデータ分析機能を提供します。これらは，データをどのような観点で分析するかを決める評価尺度（以下，メトリクスと表記）に違いがあります。メトリクスは，「⁠特定のフィールドの値（ゲームアプリであれば，スコアなど）を累計する」のように，アプリケーション内の「どのデータを」「⁠どう処理するか」を決定します。

• Basic Analytics: Kii Cloudがデフォルトで定義しているメトリクスを用いて，アプリケーション内のデータ（ユーザ，オブジェクトなど）の分析を行う
• Flex Analytics: 開発者が自由に定義したメトリクスを用いて，アプリケーション内のデータ（ユーザ，オブジェクトなど）の分析を行う

Basic Analytics

Basic Analyticsが使用しているメトリクスの一部を，以下に示します。全てのメトリクスを確認したい場合は以下を参照して下さい。

• http://documentation.kii.com/ja/guides/android/managing-analytics/basic-analytics/

Basic Analyticsの分析結果は，開発者ポータルから確認できます。以下の図は，オブジェクトのBasic Analyticsの結果画面です。

Basic Analyticsは，アプリケーションリリース後のデータ量変化（ユーザ数増減，ストレージ使用量など）の傾向を確認して，今後の方針を決めていくという用途で活用できます。

Flex Analytics

前述したように，Flex Analyticsは開発者が自由にメトリクスを定義できます。これは，Basic Analyticsの時に予め定義されていた「どのデータを?」「⁠どう処理するか?」を，開発者が自分のアプリケーションに合うように，自由に変更できるということです。

Flex Analyticsでは，分析するデータを以下の2つに分類します。

• App Data：バケットに入っているオブジェクトデータ。Flex Analyticsでは指定したバケット下のデータを対象にデータ分析をすることができる。オブジェクトの持つ任意のkey-valueを対象としたメトリクスが作成できるため，アプリケーションのロジックに関わるデータ（チャットアプリケーションでは，参加者の投稿内容など）を，Basic Analyticsよりも詳細に分析できる。なおApp Dataは特定のバケットに紐付くため，複数のバケットを横断してのデータ分析はできないことに注意する。その場合は，後述のEvent Dataの使用が適している。
• Event Data：任意のタイミング（イベント）で，アプリケーションより送信できるデータ。App Dataと同様に任意のkey-valueを設定することができ，それらを対象としたメトリクスが作成できる。ただしApp Dataと異なり，Event Dataは特定のバケット下に保存されない。発生したイベントに紐付くデータとして，アプリケーション全体で共有される。アプリケーション全体で集計することに意味があるデータ（アクティブユーザのカウント，特定のボタンがクリックされた回数など）を分析する際に使用する。

先ほど「自由にメトリクスを変更できる」と述べましたが ，分析対象となるデータ（＝「どのデータを?⁠」⁠）に関しては，上記のいずれかである必要があります。ユーザ（Android Cloud SDKではKiiUserというクラスで表わされている）のように，上記のどちらでもないデータはFlex Analyticsの集計対象 にはなりません。その場合は，ユーザの持つ情報からApp Data/Event Dataを生成するなどの工夫が必要です。