メルカリにおけるA/Bテスト標準化への取り組み｜Mercari Analytics Blog
こんにちは、Analytics Infra チームの @yaginuuun です。主にA/Bテスト周りの改善や Recommendation 関連の分析を担当しています。 当ブログは 2021/07/28 に開催された Retty ✕ Mercari Analyst Talk Night! におけるLT内容を改めて少し補足を加えながらブログの形に書き起こしたものです。 当日の資料はこちらです。 A/Bテストとは A/Bテストは Randomized Controlled Trial (RCT) とも呼ばれる効果検証手法です。最も単純な例をあげると、二つの群を用意し片方の群にのみ何かの変更を加えることでその変更による数値変動を評価します。 A/Bテスト自体は医学や農業の分野など幅広く行われています。特に医学の領域においては Level of Evidence という考え方があるようですが、A
Data Management, Quality and Governance
Photo by Tom Sodoge on UnsplashData quality is a journey, it doesn’t come in one day, and the focus should be more about improving data quality than having it right on day one. Having a data governance model, implementing testing for data quality are all things that help on this journey. A more thorough approach looks at the different areas of planning, validation, cleansing, surfacing, and docume
Uber’s Big Data Platform: 100+ Petabytes with Minute Latency
Data / ML, EngineeringUber’s Big Data Platform: 100+ Petabytes with Minute LatencyOctober 17, 2018 / Global Uber is committed to delivering safer and more reliable transportation across our global markets. To accomplish this, Uber relies heavily on making data-driven decisions at every level, from forecasting rider demand during high traffic events to identifying and addressing bottlenecks in our
NameBright - Coming Soon
metadata-standards.org is coming soon This domain is managed at
XDG Base Directoryでドットファイルをスッキリ管理 | おかもとくんのぶろぐ
みなさんホームディレクトリ以下のファイルってどうなってますか？ だいたいごちゃごちゃしてません？とくにファイル名の先頭に.(ドット)がつくファイルが これらのファイルってコマンドやプログラムの動作を設定するファイルだったり、コマンドのログだったりそうゆう隠しファイル（ドットファイル）なんですよね そうゆういろんなディレクトリに縦横無尽に散らばるドットファイル共をみんなまとめて特定のディレクトリ以下に保存しようっていうのがXDG Base Directory Specificationになります 自分はこれをNeovimの設定方法調べてるときに知ったのですがgitやnvim、filezillaなど様々なソフトウェアが対応してるらしいですね〜 XDG Base Directoryをサポートし環境変数XDG_CONFIG_HOMEが設定されている場合、.gitconfigなどの設定ファイルはXD
Metrics 2.0: an emerging set of standards around metrics
{ host: dfs1 what: diskspace mountpoint: srv/node/dfs10 unit: B type: used metric_type: gauge } meta: { agent: diamond, processed_by: statsd2 } What & Why? If you have a handful of metrics, you don't need to think about this and can stick with simple names for your metrics. However, as we grow our number of metrics and/or want to make more sense out of them, we need to be more systematic. Here are
Collecting the right data
Course 2 • Lesson 4 Naming Conventions: Why You Need Them for Clean DataTo speed up your time to insight, you should enforce a naming convention when instrumenting analytics. In this lesson, we’ll go over why you need a naming standard and our preferred approach, the object-action framework. When it comes to data collection, the best way to set your company up for success is to establish consisten
サイバーエージェントにおけるデータの品質管理について #cwt2016
第45回Elasticsearch勉強会のLTスライドです。 BERTモデルをElasticsearch v8.0.0-beta1 にインポートして利用します。
XDG Base Directory Specification
Various specifications specify files and file formats. This specification defines where these files should be looked for by defining one or more base directories relative to which files should be located. There is a single base directory relative to which user-specific data files should be written. This directory is defined by the environment variable $XDG_DATA_HOME. There is a single base directo
第２回 Elasticsearch 入門 データスキーマ設計のいろは | DevelopersIO
第2回目の Elasticsearch 入門は「データスキーマ設計のいろは」です。 設計と言うほどでもないのですが、例えば RDB で検索にフォーカスした設計や、他の検索エンジンも経験していると、これまでの制限や習慣で Elasticsearch の特徴を生かせない設計をしてしまう事があるので、このテーマにしてみました。 それではインデックスするためのデータ構造を Elasticsearch でどのように設計するのか解説したいと思います。 設計フローまで変えてしまう画期的なドキュメント指向型検索エンジン Elastic 社のホームページを見てみると Elasticsearch の特徴の１つとして「Document-Oriented」と言う記載があります。直訳すると「ドキュメント指向」です。 簡単に説明すると 現実世界の複雑なデータをJSONドキュメントにしてインデックスするだけで、デフォル
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Episode 1: Standardizing business metrics & democratizing experimentation at Intuit
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
Common warehouse metamodel - Wikipedia
Spec: Track- Segment Documentation
Facilitating the discovery of public datasets
My Philosophy on Alerting
Mastering Your Customer Data on Apache Spark
https://cs.stanford.edu/people/rsumbaly/coursera_strata_2016.pdf
Qcon SF 2013
Real-time Recommendations using Spark Comcast Labs