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本noteは分析するためのデータ加工や仮説検証のプロセスのTipsを書いたものです。分析には課題設定と仮説が大事ですがここではそれについて言及しません。 データを加工するのって面倒だよねこんにちは。LayerXでバクラクビジネスカードのPdMをしている原山です。 プロダクトマネージャーをやっていると自社プロダクトのデータを分析することがあるかと思います。分析するときはSQLを書いたり、GoogleAnalyticsから必要なデータ出したりするわけですが、面倒なのがデータの加工です。 Geminiで作ってもらったダミーデータ1,000行です。このようなECサイトの購入履歴データがあったとします。購入回数ごとのユーザー数が知りたいときに、データを加工する必要があります。方法はいくつかあります。ぱっと思いつくのはExcelやGoogleスプレッドシートに落として、関数を組んで、ピボットを組むでし

バクラクビジネスカードでプロダクトマネージャーをしている原山です。 バクラクビジネスカードは、利用する“前後”の業務もラクになる、年会費無料の法人クレジットカードです。 このnoteは、【#日めくりLayerX】と題して発信するブログリレーの2025年2月7日の記事として投稿しています。テーマは「私のAI活用」「在籍エントリ」「全員営業・全員採用」の3つのどれかとなっており、私は「私のAI活用」として「AIによってPdMが開発するハードルは下がりきった」について書きました。最後まで読んでいただけると嬉しいです！ 最初にBtoBプロダクトのプロダクトマネージャーに求められる力の1つに、システム的な思考があります。弊社バクラク事業部のCPOのmosaさんが2023年のpmconfで発表した内容でも、特に立ち上げ期においてプロダクトマネジメントと開発を兼務することで、開発を最適化し加速させるとあ