目次 はじめに 自己紹介 内容概要 基本設計 TCVのビジネスモデル 施策内容 システム構成 フェーズ1: とりあえずAutoMLを使ってみる フェーズ2: 目的変数を変える フェーズ3: BigQuery MLの導入による検証高速化 フェーズ4: 国別 フェーズ5: 回帰ではなく分類へ フェーズ6とその先へ おわりに はじめに 自己紹介 じげん開発Unitデータ分析基盤チームの伊崎です。 開発Unitは特定の事業部に所属しない全社横断組織です。 その中で、データ分析基盤チームは全社のデータ基盤の整備、データ利活用を担当しています。 私個人としては、大学で純粋数学を学んだ後、前職でエントリーレベルの機械学習エンジニアとして働きました。現職では半分データエンジニア、半分データサイエンティストとして働いています。 プライベートでKaggleに参加し、銅メダルを獲得した経験があります(最近は活動
![BigQuery MLで商品一覧画面の並び順を改善して売上を40%上げた話 - OVERS](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d71e012f5b538747defe968b821842bf6d3adf85/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fovers.zigexn.co.jp%2Fcwp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2Ftcv_bigqueryml_header_social.png)