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Mitzu は、ノーコードのウェアハウスネイティブなプロダクトアナリティクスアプリケーションです。Amplitude、Mixpanel、PostHog のようなツールと同様に、SQL や Python の専門知識がなくてもプロダクト利用データを分析できます。 ただし、これらのプラットフォームとは異なり、Mitzu は企業のプロダクト利用データを複製しません。代わりに、企業の既存のデータウェアハウスやデータレイクに対して、ネイティブ SQL クエリを直接生成します。

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目標

このガイドでは、以下の内容を説明します。
  • ウェアハウスネイティブなプロダクトアナリティクス
  • Mitzu を ClickHouse と統合する方法
サンプルデータセットMitzu で使用できるデータセットがない場合は、NYC Taxi Data を利用できます。 このデータセットは ClickHouse Cloud で利用できるほか、こちらの手順に従って読み込むこともできます。
このガイドでは、Mitzu の使い方を簡単に紹介します。より詳しい情報については、Mitzu のドキュメントを参照してください。

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1. 接続情報を確認する

HTTP(S) で ClickHouse に接続するには、次の情報が必要です。 ClickHouse Cloud サービスの詳細は、ClickHouse Cloud コンソールで確認できます。 サービスを選択し、Connect をクリックします。 HTTPS を選択します。接続情報は curl コマンドの例として表示されます。 セルフマネージド ClickHouse を使用している場合、接続情報は ClickHouse 管理者によって設定されます。

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2. Mitzu にサインインまたは新規登録する

まずは、https://app.mitzu.io にアクセスして新規登録します。

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3. ワークスペースを設定する

組織を作成したら、左側のサイドバーにある Set up your workspace オンボーディングガイドに従って設定を進めてください。次に、Connect Mitzu with your data warehouse リンクをクリックします。

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4. Mitzu を ClickHouse に接続する

まず、接続タイプとして ClickHouse を選択し、接続情報を設定します。続いて、Test connection & Save ボタンをクリックして設定を保存します。

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5. イベントテーブルを設定する

接続を保存したら、Event tables タブを選択し、Add table ボタンをクリックします。モーダルで、データベースと Mitzu に追加するテーブルを選択します。 チェックボックスを使って少なくとも 1 つのテーブルを選択し、Configure table ボタンをクリックします。モーダルウィンドウが開き、各テーブルのキーカラムを設定できます。
ClickHouse 環境でプロダクトアナリティクスを実行するには、テーブル内の いくつかの重要なキーカラムを指定する必要があります。 該当するのは次のとおりです。
  • User id - ユーザーを一意に識別するためのカラム。
  • Event time - イベントのタイムスタンプカラム。
  • Optional[Event name] - テーブルに複数のイベントタイプが含まれている場合、このカラムでイベントを分類します。

すべてのテーブルの設定が完了したら、Save & update event catalog ボタンをクリックします。すると Mitzu が、上で定義したテーブルからすべてのイベントとそのプロパティを検出します。この手順には、データセットのサイズによっては数分かかる場合があります。

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4. セグメンテーションクエリを実行する

Mitzu でのユーザーセグメンテーションは、Amplitude、Mixpanel、PostHog と同じように簡単に行えます。 Explore ページには、左側にイベントの選択エリアがあり、上部では対象期間を設定できます。
フィルターとブレークダウンフィルタリングは一般的な操作と同じです。プロパティ (ClickHouse のカラム) を選択し、ドロップダウンから絞り込みに使う値を選びます。 ブレークダウンには、任意のイベントプロパティまたはユーザープロパティを使用できます (ユーザープロパティを統合する方法については以下を参照してください) 。

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5. ファネルクエリを実行する

ファネルでは最大 9 つのステップを選択できます。ユーザーがファネルを完了するまでの時間枠を選択してください。 SQL コードを 1 行も書かずに、コンバージョン率をすぐに把握できます。
トレンドを可視化する時間の経過に伴うファネルのトレンドを可視化するには、Funnel trends を選択します。

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6. リテンションクエリを実行する

リテンション率の計算に使用するステップを最大 2 つ選択します。繰り返しウィンドウのリテンション期間を選択してください。 SQL を 1 行も書かずに、コンバージョン率をすぐに把握できます。
コホートリテンションWeekly cohort retention を選択すると、リテンション率が時間の経過とともにどのように変化するかを可視化できます。

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7. ジャーニークエリを実行する

ファネルでは最大 9 つのステップを選択できます。ユーザーがジャーニーを完了できる時間枠を選択してください。Mitzu のジャーニーチャートでは、選択したイベント間でユーザーがたどるあらゆる経路を視覚的に把握できます。
ステップを内訳表示する同じステップ内のユーザーを区別するには、セグメント Break down に使用するプロパティを選択できます。

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8. 収益クエリを実行する

収益関連の設定が完了している場合、Mitzu は支払いイベントに基づいて合計 MRR とサブスクリプション数を計算できます。

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9. SQLネイティブ

Mitzu はSQLネイティブで、Explore ページで選択した設定からネイティブのSQLコードを生成します。
BI ツールで作業を続けるMitzu の UI に制限がある場合は、SQL コードをコピーして BI ツールで作業を続けてください。

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Mitzu サポート

お困りの際は、お気軽に support@mitzu.io までお問い合わせください または、こちら から Slack コミュニティにご参加ください

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詳細情報

Mitzu の詳細については、mitzu.io をご覧ください。 ドキュメントについては、docs.mitzu.io をご覧ください。
最終更新日 2026年6月12日