retentioneering-tools

Retentioneeringは、クリックストリームおよびイベントログデータに対する再現可能で監査可能な分析を行うために設計された、Pythonベースのオープンソースツールキットです。ad-hocスクリプトに代わり、テスト済みの分析的プリミティブと再利用可能なワークフローを提供し、アナリスト、データサイエンティスト、AIエージェントがユーザーの旅路を探索し、行動セグメントを発見し、実験を評価し、結果を相互検証できるよう支援します。 主要コンポーネント： - Eventstream：pandas DataFrames、CSV/TSV/Parquetファイル、またはデータベースエクスポートから生イベントデータを ingesting するDuckDBベースのオブジェクト。フィルタリング、セッション化、イベントの折りたたみ、合成イベント作成などのチェーン可能なプロセッサをサポートし、常に新しい不変ストリームを返します。 - インタラクティブウィジェット：anywidgetで構築され、Jupyter、Colab、VS Codeなどで直接レンダリングされます。遷移グラフ、ステップマトリックス、ステップサンキ－、ファネル、セグメント概要、クラスター分析などがあり、コホート比較のためのdiffモードを備えています。 - データプロセッサ：イベントのフィルタリング、セッションの分割、離脱マーカーの追加、URL解析、ライフサイクル状態抽出、サンプリングなどのメソッドを提供し、秒単位のインタラクションから月単位のジャニ－まで多解像度な分析を可能にします。 - MCPサーバー：EventstreamをClaudeやMCP互換のLLMクライアントに公開します。エージェントは分析を実行し、レポートタブを生成し、各メトリクスがソースデータにリンクする検証済みインタラクティブHTMLレポートを出力できます。 - ヘッドレスAPI：各ウィジェットにはデータ専用の対称物（例：transition_graph_data、funnel_data）があり、プログラマティックな消費に対応しています。 インストールはPython 3.10+で straightforward です：pip install retentioneering クイックスタート：3つの列（user_id、event、timestamp）を持つCSVを読み込み、Eventstreamを作成し、stream.transition_graph()を呼び出してインタラクティブグラフを表示します。 ツールキットには実験用の合成eコマースデータセットが同梱されており、すべてのビジュアライゼーションは共有可能なHTMLレポートとしてエクスポートできます。生データはローカル環境から決して外に出ず、オプションのテレメトリーは無効化可能です。 Retentioneering 5.0は根本的な書き直しで、以前のpandasエンジンをより高速なDuckDBバックエンドと現代的なanywidgetウィジェットに置き換えました。ドキュメント、例、コミュニティDiscord/Telegramは https://retentioneering.com/docs で利用可能です。 本プロジェクトはApache-2.0ライセンスの下、コアライブラリの自由な使用、修正、商業的配布を促進しています。貢献はGitHubのissuesおよびpull requestsを通じて歓迎されます。