JJUG CCC 2024 Spring 複雑な業務ロジックに立ち向かうための実践技法 【初級編】 ①値の種類 ②範囲型 ③階段型 【中級編】 ④状態遷移 ⑤入出金履歴と残高 ⑥未来在庫 【上級編】 ⑦セット演算 ⑧割合と端数 ⑨決定表 ⑩経路探索
いまどきの分析設計パターン10選
JJUG CCC 2024 Spring 複雑な業務ロジックに立ち向かうための実践技法 【初級編】 ①値の種類 ②範囲型 ③階段型 【中級編】 ④状態遷移 ⑤入出金履歴と残高 ⑥未来在庫 【上級編】 ⑦セット演算 ⑧割合と端数 ⑨決定表 ⑩経路探索
自由記述のアンケートデータがあったときに実施すべき4つの分析手法 - Qiita
アンケートには、数値で回答をする設問があったり、自由記述の回答をする設問があったりすることが一般的です。 そして、数値の回答に関しては、集計して性別や年代など回答者の属性ごとにスコアを比べたり、質問間の相関を調べて、分析を進めることが可能です。 一方で、自由記述の回答の場合、膨大なテキストデータを眺めるだけで終わってしまったり、アンケートを見た人の主観的な気付きをまとめただけで分析が終わってしまい、「データに基づいた気付き」を得るまでには至らないことも少なくありません。 そこで、今回は自由記述のアンケートデータがあったときに、有用な情報や気付きを得るために実施すべき4つの分析手法を紹介いたします。 1. 頻出単語のカウント 自由記述のテキストデータがあったときに、データ（文章）は「単語」に分け、それぞれの単語の出現回数を集計（定量化）することで、データの中にあるパターンや特徴を掴めるように
売上が「ほぼ0円」のピンチから800万人が利用するまでに成長。モバイルオーダーの「ダイニー」が語る、最速で仮説を検証する「開発をしてはいけない」検証のコツ。｜アプリマーケティング研究所
売上が「ほぼ0円」のピンチから800万人が利用するまでに成長。モバイルオーダーの「ダイニー」が語る、最速で仮説を検証する「開発をしてはいけない」検証のコツ。 モバイルオーダーPOSの「ダイニー」さんを取材しました。 株式会社 dinii 代表取締役 山田 真央 さん「ダイニー」について教えてください。山田： 飲食店向けの「モバイルオーダーPOS」です。2019年に現在のサービスの形でリリースしていて、累計ユーザー数は800万人を突破しています。 消費者側の体験としては、飲食店の卓上にあるQRコードを読み取ることで、自分のスマホからメニューを注文できるようになります。 飲食店側の体験としては、売上を上げるツールとして、CRM（例：クーポンの配信）や様々な分析ができるようになっています。 モバイルオーダーやPOSがやりたいというよりは、僕らが解決したい課題は「飲食店の売上をどう上げていくか」な
【続編】「推測するな、計測せよ」エンジニア組織の生産性可視化 〜定量分析で得られた知見、定性分析の開始、そしてチーム拡大へ〜 | メルカリエンジニアリング
【続編】「推測するな、計測せよ」エンジニア組織の生産性可視化 〜定量分析で得られた知見、定性分析の開始、そしてチーム拡大へ〜 ソウゾウで、生産性可視化プロジェクト“PJ-Productivity”の推進をしている@masudakです。「メルカリShops [フライング] アドベントカレンダー2022」の8日目を担当します。 今年5月末にメルカンにて、Google Four Keysを参考に生産性計測を始められたこと、分析はこれからということを記事（以後前回記事）にしました。 「推測するな、計測せよ」ソウゾウで始動したエンジニア組織の生産性可視化 | mercan (メルカン) それから5ヶ月経て、本プロジェクトにどんな変化があったか、知見や課題を共有します。 前回記事の振り返り 前回記事に載せた調査結果は、以下のようなものでした。 ソウゾウは生産性が高い Google Four Keysを
実はこんな違いがある、「分析」と「解析」 - 株式会社WOWOWコミュニケーションズ 公式ブログ
マーケティングにおいてデータを扱う際などによく使われる「分析」や「解析」という言葉。 日常的に目にするものでありながら、その違いがよくわからないという方もいるかもしれません。今回は、「分析」と「解析」の意味やそれぞれの目的、ビジネスで使える手法についてお伝えします。 ※顧客の声を活かしたデータマーケティング事例はこちら。 分析と解析の違い まず、一般的に「分析」「解析」という言葉は、それぞれどのような意味を持つのでしょうか。それぞれの意味を短い言葉でまとめると、次のようになります。 分析 物事を分解して（細かな要素に分けて）、その性質、構造などを明らかにすること。 解析 物事を細かく解き開き、組織的、理論的に研究すること。 これらの定義をもとに、マーケティングにおける「データ分析」「データ解析」の意味や目的についても見ていきましょう。 ※関連資料：インサイトの見つけ方 分析と解析、それぞれ
「分析＞測定＞解析」が少し分かってきた｜koyoko | デザイナー
先日の記事で、分析展と測定展の２つの展示会の話を書きました。そのときの内容は「ユーザー視点で統合した方が良い」というニュアンスでした。 全く同じ内容に思える２つの展示会に出張することは簡単ではありませんので色々と調べてみることにしました。その結果、分析と測定の違いについて深く考えてみましたので共有したいと思います。 言葉（用語）の問題なので、業界によって定義にバラつきはあり、一連の行為全体を分析、あるいは測定、解析と呼ぶことも多いと思いますが、物事の手順という意味で、今回は分析・測定・解析を分けて考えてみます。 参考として、サイコロ状の物体の正体を知るということを例にして書いてみました。 分析分析の対象は何かの物や現象です。まだどのようなものなのか分からない場合に、それを構成する要素に分けることで測定可能になります。 物の形や性質を認識し、計測点を決めることは分析にあたります。素人には同じ
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。 「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは？ 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき？ データサイエンティストを目指す若き人たちへ 世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合うプラットフォーム・Kaggle。メンバーは100万人を超えており、良問の多さや参加者のレベルの高さゆえに、機械学習を学ぶ者にとって優れた研鑽（けんさん）の場となって
データ分析を支える可視化ツールの作り方 〜 ヤフーのデータで紹介します
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめての○○特集3本目の記事です。 はじめまして。ヤフーで社内向けのデータ可視化ツールの開発を担当しているタムラです。 本記事では、ヤフーのデータ分析を支える可視化ツールについて紹介します。「若手エンジニアに贈りたい、はじめての○○特集」、ということなので、なるべくわかりやすく書いたつもりですが、いかんせんテーマがニッチなので、はたして日本に同じような仕事をしている人が何人いるのか、どれくらいの人に役立てる内容なのか、少し不安です。しかし、記事を通して、はじめて分析業務をされる方や、可視化ツールに限らず、はじめてプロダクト開発をされる方にも、少しは生かせるものになっていれば幸いです。 データ可視化ツールってなに？ データ可視化ツ
データ化すれば客観的に評価できるという考えの落とし穴──『測りすぎ──なぜパフォーマンス評価は失敗するのか？』 - 基本読書
測りすぎ――なぜパフォーマンス評価は失敗するのか? 作者: ジェリー・Z・ミュラー,松本裕出版社/メーカー: みすず書房発売日: 2019/04/27メディア: 単行本この商品を含むブログを見る僕の本業はWebプログラマで、こうした職業としてはありがちなこととして何社も転々としながら(時にフリーで)仕事をしているのだが、極少人数の企業をのぞけばだいたい「どうやって社員の成果を評価するか」といったところで試行錯誤している。 メンター的な存在が評価するようなケースもあれば、成果をできるだけ定量的・客観的に評価しようとするところもありと様々だが、やはりIT界隈ということもあり後者の機運の方が高い。より納得感のある評価制度があれば会社側も勤めている側もウィンウィンなので、定量的・客観的な評価が「本当に」できるのであればそれは良いことなのだけれども、あんまり「こりゃうまくいっている！」というところは
ナビタイムジャパンに集まる移動ビッグデータの分析基盤
2019/04/25に開催された『データ分析基盤Developers Night〜3社3様分析基盤の変遷〜』の講演資料です。
イギリスの研究者がTwitter分析で1日の思考パターンを明らかに！AIが8億ツイートを分析 | Techable(テッカブル)
SNSの発言は、AIにより分析することで心理測定に活用できるかもしれない。 今回、ブリストル大学の研究者らが、AIを使った膨大なツイートの分析を試みた。8億のツイートに含まれる70億ワードに関して分析し、ツイートの傾向が示す思考パターンの1日を通した変化を調べている。 その結果、人間の持つ1日を通しての体内リズム（サーカディアンリズム）と思考パターンの変化が一致することを見出したようだ。 ・73の心理測定指標によりツイートに含まれるワードを分析 まず研究者らは、英国での人口上位54都市のユーザーを対象に、1時間単位でツイートを集約し匿名化。ツイートの傾向が4時間ごとにどう変化するかを分析した。 73の心理測定指標により分析をおこない、ツイートに含まれるワードから、これに関連した思考パターンを見ている。 その結果、昼と夜ではダイナミックにワードの使い方が変化することおよび、思考パターンがどう
メルカリのデータ分析チームの極意を公開──成長も意思決定もとにかくスピード感重視！ | 【レポート】アナリティクス サミット2018
アナリティクス アソシエーション（a2i）主催で4月18日に開催された「アナリティクス サミット 2018」には、ビジネスの最前線で活躍するデータアナリストが次々と登壇。メルカリの樫田氏は、同社BIチームの運営体制や、その仕事哲学などを解説した。 創業5年でアプリ1億ダウンロード＆3か国展開メルカリは、スマホ1台だけで簡単に個人間売買ができる“フリマアプリ”。売りたい商品の出品はもちろん、購入までをアプリだけ完結させられる手軽さで人気を集めている。 国内でトップ級の知名度を誇るメルカリだが、国際化にも力を入れている。サービス展開国は日本・米国・英国の3か国に合計6つのオフィスを構える。アプリのダウンロード数は全世界で1億件を突破した。 メルカリのアプリが公開されたのは2013年のこと。わずか5年でここまでの規模に成長しただけに、メルカリでデータアナリストを務める樫田氏も「（企業としての）成
「データを集める前にデータ分析責任者（データサイエンティスト）を雇うべき」理由とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 先日こんな記事が注目を集めていたのを見かけたのでした。 ここで大事なのは、データ集めは非常に大事なステップですが、最初の0.8歩に過ぎないということです。データ解析やAI技術導入の準備に時間をかけすぎていて、｢やっとビッグデータが溜まった｣と思ったときにデータサイエンティストに大量のデータを丸投げする、というプロセスは非効率的なのです。 それよりも、最初の段階からデータサイエンティストを交えて、ゴールを志向しながら逆算的アプローチでデータを収集、解析した方が良い結果が確実に出ます。 これはもう、日本のデータ分析業界で色々な現場の話を見聞してきた日本で働くデータサイエンティストの身としては、耳が痛いを通り越して耳から血を噴きそうな話です。にもかかわらず、こういう話をデータ分析業界「以外」の人たちに話してもなかなかピンと来ない人が多いのか「？」という顔をさ
数理最適化を用いて広告オークション入札金額を自動で調整してみた - Speee DEVELOPER BLOG
こんにちは、UZOU事業部の久松 @hisao_00 です。 業務としては、ネイティブ広告配信アルゴリズムの調査、設計、プロトタイプ開発を行っています。 先日開催された、SpeeeKaigi#4にて「数理最適化を用いた広告オークション入札金額の最適化」について発表しました。 数学好きの方、アドテク界隈の方、ぜひ読んで頂ければ幸いです。 概要 制約つき非線形最適化問題を解くことで、広告主がメディアの配信枠に対して入札する金額を最適化するロジックを考え、シミュレーションしてみました。 背景 広告主はUZOUを通してメディアに配信されますが、広告主に継続して出稿してもらうためには、広告成果を合わせることが重要です。 広告成果とは Web広告の大多数は、パフォーマンス広告と呼ばれるもので、 健康食品や化粧品など、ネット上に配信された広告を導線として 商品の購入までを想定して配信されています。 その
Tokyo Editors Labに参加してきました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部の荻原です。様々な動画を見過ぎて突然思い出し笑いをしてしまう事が最近の悩みです。 普段はグノシー動画におけるデータ分析やロジック開発などをしています。今回は4/21 ~ 22に開催された 「Tokyo Editors Lab」にデータ分析部所属の関、大曽根、荻原で参加してきたので、その模様およびどのようなサービスを開発したか 共有していきたいと思います。 Tokyo Editors Lab Tokyo Editors Labはデジタルメディアの世界的組織であるGEN(Global Editors Network)が主催するハッカソンであり、今回はニュースメディアにおけるファックトチェック・フェイクニュース問題に焦点を当てた内容です。(去年は災害報道に関する題材だったとの事です) 今回のハッカソンにはGunosyの他にNewsPicks、フジテレビジョン、東京新聞、N
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統計表における機械判読可能なデータ 作成に関する表記方法
事業の数字と施策の数字はわけて考えよう｜にしむらじゅん｜note
データ分析における特徴量エンジニアリング / feature engineering recipes
