Data-Driven A/B Testing を高速に回すための DevOps 基盤
Data-Driven A/B Testing を高速に回すための DevOps 基盤 Low Load, High Return! はじめに みなさん、こんにちは。 データエンジニアリングG CET チームの菅沼です。 普段は、分析基盤の開発や機械学習モデリングなどを担当しています。 弊チームは、「RLSMeetup#7 プランナー・サイエンティスト・エンジニア三位一体！年間十数億稼ぐチームの舞台裏」のレポートにあるように、 一つのチームに複数人のプランナー・データサイエンティスト・エンジニアが在籍しており、 弊社におけるビッグデータを活用して利益創出することを目指したチーム体制となっています。 じゃらんなどの大規模なサービスでは、データ分析によるコンテンツ出し分けやレコメンドシステムの性能評価に A/B テストを用いており、 本稿では、そのようなデータドリブンな A/B テストを高速に
BigQueryは圧倒的に安い、リクルートライフスタイルがGCPに惚れた理由
リクルートライフスタイルは、飲食店オーナー向けの経営支援システム「Airメイト」を開発し、2018年春から提供を開始すると発表した。店舗ごとの売上げ、客数、客単価、人件費率、原価率の日別推移を可視化し、売上げや客数の減少要因や、メニューごとの最適価格を分析して経営改善策を提案するもの。データ分析基盤として、Google Cloud Platform（GCP）のBigQuery、Cloud Dataflow、Google Cloud Storageなどを使っている。 2018年1月31日、グーグルが開催したメディア向けの事例紹介セミナーで、リクルートライフスタイルのAirレジ 事業責任者 山口順通氏とAirメイト サービス責任者 甲斐駿介氏が、Airメイトのサービス概要やGCP上に構築したサービス基盤について説明した。 「平日の宴会客が減っている」が一目瞭然 リクルートライフスタイルは、従来
GCP(Google Cloud Platform)を活用した機械学習バッチ運用環境(2016) - Qiita
この記事はリクルートライフスタイル Advent Calendar 2016の6日目の記事です。 データエンジニアリンググループ・素人イケメン機械学習エンジニアの@_stakayaです。 主にデータ分析や機械学習を活用し、まだここにない出会いを求めて日々🍻充しながらドラムを叩いています。 はじめに 弊グループでは、Capture EveryThingの略称である「CET」というプロジェクトを行っており(以下、CETと呼称)、サービス改善によるユーザ体験の向上や高付加価値の提供、およびそれによるCVR向上を目的とし、各種ログやトランザクションデータの収集、また収集したデータを徹底活用したデータ分析・機械学習の実施、およびそれら収集したデータを基にしたアプリケーション開発を行っています。 CET内では大まかに 何のデータを新規に収集・集約し、どうビジネスに活かすかを考えるデータプランナー ビ
インフラエンジニアが見た機械学習のトップカンファレンス NIPS 2016 - Qiita
これは リクルートライフスタイル Advent Calendar 2016 の23日目の記事です。 この記事は何？ ども、データエンジニアリンググループで主にログ収集・解析基盤の面倒を見ている tmshn と申します この記事は、私が機械学習のトップカンファレンスである NIPS に参加して感じたことや注目した発表などを共有するものです。 機械学習の研究界隈の最新の動向について把握するのに役立つかも知れ……いや、うーん、やっぱ役立たんかも。私の所属するグループ※の特性上、「機械学習における研究とアプリケーションの橋渡し」 という観点で見ていただいた方がいいかも知れませんね。 ※ 弊グループがどんなグループかについては、6日目の _stakaya さんの記事 を御覧ください NIPS とは？ 正式には "Conference on Neural Information Processing
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CET (Capture EveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線
