メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし | メルカリエンジニアリング
※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ
「意味のある分析に注力するために」メルカリをデータ面から成長させるための土台作り | mercan (メルカン)
初めまして！メルカリ BI（Business Intelligence）チームの@hasebeです。 以前、BIチーム全体の紹介をさせて頂きましたが、今回は「こんなことやってるよー」という実業務で行なった分析を紹介してみたいと思います。 mercan.mercari.com 日次KPIを考察するために アプリやウェブサービスなど、インターネットに関する事業を行なっている会社では日次でKPIの進捗確認を行っている会社も少なくないと思います。 メルカリでも、代表的なKPIとしてDAU、新規インストール数、商品の購入金額、新規出品数などがあるのですが、これらの数値が良くなっているのか、悪くなっているのかを判断するにはその基準となるものが必要です。 元々KPIを日次で自動的に出力する機構はあったのですが、BIチームの人数が増えたことでようやく本格的な考察を実行できる体制が整ってきたという状況です。
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