Gunosyの施策運用におけるインスティチューショナルメモリ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに アライアンス事業本部でニュースパス、auサービスTodayといったKDDI社と協業しているプロダクトのプロダクトオーナーをしている大曽根です。Chief Data Officerとしてデータ周りのあれこれも担当しています。プロダクトの詳細については、以下の記事を参考にしていただけると幸いです。 gunosy.co.jp こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の12日目の記事です。 昨日の記事はazihsoynさんの「CUEを小さく使って環境別のYAMLファイルをtemplate化する」でした。 今回は A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは の第8章、「インスティチューショナルメモリとメタアナリシス」で紹介されているインスティチューショナルメモリについて当社の取り組みを紹介します。 はじめに インスティチューショナルメ
その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosy Tech Lab リサーチインターンの北田 (@shunk031)です。 深層学習の論文を読んでいるときに著者実装が公開されている旨を見ると嬉しい気持ちになりますよね。 いざ公開レポジトリに飛んだ瞬間その嬉しさは無となることが多いですが、くじけずにやっていきたいです。 著者実装のrequirements.txtをベースにpythonモジュールをインストールするとよく見るやつ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2020 6日目の記事です。昨日は @625 さんの goで作るfirehoseのデータ変換lambda でした。 tech.gunosy.io その実験、再現できますか？ リサーチインターンでは主にGunosyのデータを使った研究をしています。 特に私は深層学習による広告クリエイティブの評価や運用支援に焦点を当てて取り組んでいます*1。 深層
A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io 本レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。
A/Bテストよりすごい？はじめてのインターリービング - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。メディアデータ分析部の飯塚(@zr_4)です。 弊社では現在、複数のニュース形式のアプリケーションを運用しており、各プロダクトでユーザーの趣向にあうような記事リストのパーソナライズを行っています。 左から：LUCRA、ニュースパス、グノシー そのため、記事のランキングに関するA/Bテストをする機会が多々あり「少数のユーザーで高速に有力なパラメータを探したい」というニーズがありました。 今回は上記ニーズを満たすべく、グノシーの本番環境に導入したインターリービングを紹介します。 インターリービングとは 概要 インターリービングは高感度なランキング評価手法です。 実験的に、10倍から100倍従来のA/Bテストよりも効率的であることが知られています。*1 従来のA/Bテストにおいて、2つのランキングリストを評価する際は、ユーザを2つの群に分け各々に別々のランキングリストを提示
【Slack×Re:dash】リアルタイムKPI通知をコード0行で実現する - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部で部長をしている@cou_zです。最近はLIBROのマイクロフォンコントローラーをよく聴いています。 Gunosyにおけるプロダクト改善は、データ可視化による現状把握から始まると考えています。 ログを収集して、ダッシュボードでKPI(重要業績指標)を可視化することは、今では当たり前のことになっていると思います。深夜バッチでKPIを集計して、翌朝に確認することは重要ですが、KPIをリアルタイムに知ることによって、現状把握がさらに進むことがあります。 しかし、リアルタイムにKPIを集計できたとしても、実際にそれらを確認するとは限りません。頻繁にダッシュボードを見るのはとても億劫で、次第に見なくなってしまいがちです。そこで、日常的に開いているチャットにKPIがリアルタイムに通知されると、確認の際の負担を軽減することができます。 Gunosyでは、チャットツールにSlackをダッシュボ
【Slack×Re:dash×SpreadSheet】らくらくリアルタイムKPI通知 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部のクボタです。最近はアイドルではsora tob sakanaの『ribbon』とアイドルネッサンスの『前髪』と東京女子流の『鼓動の秘密』を良く聴いています。来年のTIFと@jamが楽しみですね。 www.youtube.com www.youtube.com www.youtube.com 現在Gunosyでは様々なプロダクトを運営・開発していますが、施策等における意思決定においてデータを非常に重要な指標として扱っています。そのため、日常より分析部以外のメンバーも含めたダッシュボードやSlackのリアルタイム通知によるプロダクトの現状把握の場を大事にしています。 GunosyがKDDI株式会社と共同で提供しているアプリのニュースパスでは現在ダッシュボードはRe:dashを用いて作成しています。Re:dashは細かいSQLクエリの更新スケジュール設定や、Slack通
プロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標 - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部でグノシーというニュースアプリのプロダクト改善を担当している @ij_spitz です。 今回はプロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標をSQLで算出してみます。 Gunosyではこれらの指標を、プロダクトに異常があった時に検知するため、また施策の効果検証といった主に2つの目的で使用しています。 簡潔にするため、ユーザーとログインの2つのテーブルを使った算出できる指標のみを対象としています。 また、これらの指標をどうやってプロダクト改善に役立てているのかということも少しではありますが、合わせて書いていきたいと思います。 DAU WAU(MAU) HAU 積み上げHAU 1ユーザーあたりのログイン回数 登録N日後継続率 登録日別N日後継続率 前提 今回のブログで紹介するSQLはAmazon Redshift上で動くSQLなので、MySQLやGoogle BigQuer
データ分析について学んだこと by サマーインターンシップ - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部インターン生の荻原です。 最近はThe Script - Superheroesをよく聞いています。 本記事では、私と同じデータ分析部所属の大原が9/20・21の2日間開催されたエンジニア職向けサマーインターンシップに参加したので、 その模様及びそこから得た学びを共有したいと思います！ Gunosy Summer Internship 2016とは エンジニア職向けサマーインターンシップの様子 Gunosyに関する講義 Gunosyの開発組織・技術に関する講義 ハッカソン インターンシップでの気づき（荻原） データ・機械学習アルゴリズム理解の重要性 「切り捨てるもの」を明確にすること 状況に応じて作業方針をダイナミックに変更する決断力の大切さ インターンシップでの気づき（大原） 機械学習のモデルに対する理解と経験が必要 評価手法について理解すること 終わりに Gun
【初心者向け】Jupyter+Pandas+matplotlibを使ったデータ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部でバイトをしている子田（id:woody_kawagoe）です。 ニュースパスのログを集計して分析するといった業務を行っています。Gunosyで分析に利用しているツールとしては主にJupyter, Pandas, matplotlibがあります。 この組み合わせは非常に相性が良く、研究でも役立つと思います。 そこで今回のブログではデータ分析に役立つtipsや学んだことをまとめます。 Jupyter Pandas matplotlab データ分析の基本的な流れ 参考資料 Jupyter jupyter.org ブラウザ上で利用できる開発環境です。 対話型で、作成したスクリプトと出力結果の対応関係が非常に見やすいです。 スクリプトでprint文をかかなくても最終行に変数おけば表示してくれます。 またgithub上にJupyterで作成できるipynbファイルを置くと他の
Airbnbを利用した開発合宿のススメ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめまして、データ分析部の松嶋です。 現在は、ユーザの行動ログの分析や記事選定ロジックの可視化に取り組んでいます。 先日、Gunosyデータ分析部で開発合宿を開催しました！ Gunosyデータ分析部の開発合宿は4回目となり、このエントリではこれまでに蓄積してきた合宿運営ノウハウをご紹介します。 そもそも開発合宿とは Gunosyデータ分析部の開発合宿 いままでの開発合宿 今回の開発合宿の様子 開発合宿を成功させる7つのTips 【その1】2通りの目標設定 【その2】目的によって場所を使い分ける 【その3】忘れがちな必需品 【その4】必要なデータは保存してゆく 【その5】宿泊先候補は旅館だけじゃない 【その6】温泉旅館 vs Airbnb 【その7】裏合宿テーマを決めよう まとめ そもそも開発合宿とは 開発合宿とはその名の通り、普段はオフィスでやっている開発を、寝泊まりできる環境に移動して
いまさら聞けない機械学習の評価関数 - Gunosyデータ分析ブログ
アライアンス事業開発部の大曽根(@dr_paradi)です。 ニュースパスというアプリの分析と開発を行っております。 今回は機械学習の評価関数のお話をします。 内容は、【FiNC×プレイド】Machine Learning Meetup #1 - connpassで発表したものになります。 発表資料 いまさら聞けない機械学習の評価指標 from 圭輔 大曽根 www.slideshare.net 機械学習における評価 現在は機械学習ライブラリが充実しており、また、Webサービスの普及により学習に必要なデータの獲得も以前と比較して容易になっています。 そのため、機械学習のビジネス利用への敷居が下がっています。 予測や分類といった問題を解く際には、設定した課題に対してどのモデルが最も適しているかを評価するための指標(評価関数)が必要になります。 Kaggle*1などのコンペティションではあらか
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