DeNA流データエンジニアリングの極意Developers Summit 2017 における「DeNA の機械学習基盤と分析基盤」の発表から「データエンジニアリングの極意」のパートを抜き出したもの。「機械学習基盤」のパートについては https://speakerdeck.com/sonots/dena-aisisutemubu-nioke…
顧客視点を貫いたマルイのECユーザー分析と戦略、ロイヤルカスタマーへの近道は「靴」の購入にあった | ユーザー理解から始まるコンバージョンレート最適化
臼井氏（以下、敬称略）：おっしゃる通り、コンバージョンレート最適化は、施策の有効性など「木」の話に行きがちですが、私はWebマーケティング全般、つまり「森」を見る立場にいます。マルイのECサイト運営は10年目になりますが、私は立ち上げメンバーでもあり、トータルで7年間事業に携わっています。途中3年間、店舗やマーケティングの部署に異動になり、2年前に再びEC事業に戻ってきました。 EC事業に戻り、まず実施したのが「ユーザー理解」です。1つは顧客へのヒアリング、そしてもう1つが購買データの分析です。ECから離れていたからこそ、改めてしっかりやりたいと考えました。 もともとマルイは顧客の声を聞くことを重視しており、グループインタビュー、デプスインタビュー、ユーザー行動観察などを頻繁に実施しています。ヒアリングはその流れで行いました。 データ分析は専門家にも依頼して徹底的に実施しました。まず、お客
Digdag + embulk + BigQuery + Re:dash でデータ分析基盤構築の夢を見る - 雑なメモ
Digdag が Apache License 2.0 の元でオープンソース化されましたよ！ さぁ試すんだ…！ 今すぐにでも！ https://t.co/Uzc4a5GLCe ドキュメント：https://t.co/PF8wy5KHln— Sadayuki Furuhashi (@frsyuki) 2016年6月15日 Digdagが先日リリースされたのをきっかけにデータ分析基盤構築の夢を見た。 今回は、Google Cloud Platform（以下、GCP）のコストを可視化かつ分析可能にしてみて、まずはDigdagの使用感を試してみることにする。 事前知識 Digdagとは Workload Automation Systemである。以下の記事が詳しい。 EmbulkとDigdagとデータ分析基盤と 分散ワークフローエンジン『DigDag』の実装 at Tokyo RubyKaigi
Re:dash - Make Your Company Data Driven
Redash helps you make sense of your dataConnect and query your data sources, build dashboards to visualize data and share them with your company. “Redash is as essential as email to my company. We love data but accessing the data is a pain without Redash. Any company I go to, I get them hooked on Redash. It’s an easy sell :)” by Ben Dehghan, Co-Founder of Data Miner Read what our users say → Write
NVD3
This project is an attempt to build re-usable charts and chart components for d3.js without taking away the power that d3.js gives you. This is a very young collection of components, with the goal of keeping these components very customizable, staying away from your standard cookie cutter solutions. View more examples » GitHub Repo Download d3.v3.js. This is the only required library for NVD3. Dow
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