SmartHRとメルカリに学ぶ、toBとtoCの「UXリサーチ」の勘所
新型コロナウイルスをきっかけに、世の中の潮流が変化し続けた2021年。従来とは大きく状況が変わった中で、「変化の波にどう乗った？ 2021年らしいプロダクト・プロジェクトの振り返り」と題して、プロダクトマネジメントに関する学びを共有するイベントが開催されました。本記事では、株式会社SmartHRと株式会社メルカリによる、ユーザーリサーチの具体的な手法や考え方について解説しています。 toBのプロダクトは、A/Bテストで気軽に画面を変えられない 稲垣景子氏（以下、稲垣）：今回は「『ほしいものをつくる』ためのリサーチの日常化トライ」というテーマにさせていただきました。ご質問やご意見がありましたら、オープンチャットでぜひお寄せください。のちほどチャットでお答えしていければと思います。 自己紹介ですが、自分は最初にブライダル企業からキャリアを始めました。実はプロダクトマネージャーになったのは、まだ
2021 Web Almanac
Web Almanac HTTP Archiveの年次報告書 ウェブの状態レポート 私たちの使命は、HTTP Archiveの生の統計やトレンドを、ウェブコミュニティの専門知識と組み合わせることです。Web Almanacは、実際のデータと信頼できるウェブの専門家に裏付けられた、ウェブの状態に関する包括的なレポートです。2021年版は、ページコンテンツ、ユーザー体験、パブリッシング、配布などの側面を網羅した24の章で構成されています。 探索を開始 注目の章 WebAssembly WebAssembly […] はウェブのエコシステムに非常によく統合されているので、多くのウェブサイト所有者は、すでにWebAssemblyを使っていることにさえ気づかないかもしれません。彼らにとっては、他のサードパーティのJavaScript依存関係と同じように見えます。
「Python実践データ分析100本ノック」を写経してみた - Qiita
» Python実践データ分析100本ノック | 下山輝昌, 松田雄馬, 三木孝行 はじめに この本を手にした動機 元々データ分析に以前から興味があったものの、次に繋げられなかった 非エンジニアがR言語を始めるときの手引き｜Kaggle Masterによるデータ分析技術者養成講座【R言語版】Day1メモ｜中野ヤスオ｜ARI ｜note 2021年10月から12月まで受講した初級Python講座で得たことをなにか繋げたかった 講座受講の経緯等こちら：若手エンジニア成長支援No1企業を目指して｜中野ヤスオ｜ARI ｜note コードを書くことが楽しくなってきたので、毎日少しづつ出来るテーマを見つけたかった 今回の読み方 冒頭にある「本書の効果的な使い方」を参照し、それに準拠 各章各ノックの内容を「写経」しつつ、本文とコードを読み進め、分からないところをGoogleで調べる感じ 人それぞれだが、
「Amazon S3 Glacier」に加わった“ミリ秒でデータが取れるアーカイブ”とは？
関連キーワード Amazon Web Services | Amazon S3 | ストレージ | クラウドサービス | 導入・運用のコスト感 Amazon Web Services（AWS）はストレージサービス「Amazon S3」の内容に変更を加えた。2021年12月、Amazon S3の「S3 Standard-Infrequent Access」「S3 One Zone-Infrequent Access」「Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval」という3つのストレージクラス（メニュー）で、ストレージ料金を最大31％値下げ。データアーカイブサービスの「Amazon S3 Glacier」と、産業機器向けのデータサービス「AWS IoT SiteWise」には新しいストレージクラスを用意した。 ミリ秒単位でデータを取得 「Amazon S3 Glac
データサイエンティストとは何か論争にAI(gpt-2)で終止符を打とうとした話 - Qiita
みなさん、こんにちは！ こちらは「ABEJA AdventCalendar 2021」 の15日目の記事です。 データサイエンティストとは？ いきなりですが、データサイエンティストとは何でしょうか？ 私自身、データサイエンティストとして働いていますが、最近よく「データサイエンティストになるにはxxxxのスキルが必要だ」とか「データサイエンティストとはxxxxだ」みたいな論争話題をよく聞きます。 データサイエンティストという職業をよく耳にするようになってから、まだ時間も経っていないですし、今後どうなっていくのかも分かりません。 そんな中、データサイエンティストになるべく、データサイエンティストとして今後もキャリアを続けていけるようになるべく、各々がキャリアについて考えているので、色々な意見が出てくるのは自然なことかもしれません。 しかしまぁよく分からないですよね。 ということで、人々による議
AWS Lake Formationでのデータレイク登録からデータアクセスまで - NTT Communications Engineers' Blog
AWS Lake Formationでのデータレイク登録からデータアクセスまで この記事は NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2021 の16日目の記事です。 はじめに はじめまして！BS本部SS部の荒井です。データマネジメントに関するプリセールスを担当しています。 今回はアドベントカレンダー企画ということで、AWS Lake Formationに関する記事を投稿をさせていただきます。 データレイクとAWS Lake Formation 近年データ分析の盛り上がりなどから、散逸している様々な形式のデータを一元管理できるレポジトリ、いわゆるデータレイクを導入するケースが増えてきています（参考：データレイクとは）。 例えばシステムごとに保存されていた「会員データ」「購入履歴」「問合せ履歴」などのデータをデータレイクに集約することでシステム横断の顧客分析を手軽に行うこと
ひさしぶりに「データ指向アプリケーションデザイン」を読んだ - Write and Run
これは KOBA789 日記 Advent Calendar 2021 - Adventar 14日目の記事です。 日記を書くには早すぎる時間なんだけれど、久しぶりに「データ指向アプリケーションデザイン」を読んだら気持ちが高まりすぎてしまったので、書く。 データ指向アプリケーションデザインと私 「データ指向アプリケーションデザイン」（以下、本書）は "Designing Data-Intensive Applications" の和訳であり、2019年に発行された書籍です。 原著の方は2017年には発行されていたらしいのだけれど、恥ずかしながら当時は知りませんでした。和訳が出たということで話題になっていたのを見て知り、買って読みました。 初めて読んだときの衝撃といったらすごいものでした。学術的なバックグラウンドがほぼ皆無な私が趣味・業務内の試行錯誤のみから思索してぼんやりと仮説を立てていた
決定木分析を使用して、データ分析を行った話 - エニグモ開発者ブログ
こんにちは、エニグモでデータアナリストをしている井原です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2021 の 7日目の記事です。 今日は、実際に業務で、データ分析をした内容を元に、データアナリストがどのような仕事をしているのかをお話したいと思います。 データアナリストの仕事 世の中では、データアナリストと言われる職種の仕事は多岐に渡ると思います。 データマイニング、データ分析基盤の整備、ビジュアライゼーション、KPIの設計、機械学習モデルの構築、etc... エンジニアリングやサイエンスの領域と思われるところを担っているデータアナリストの方もいらっしゃるのではないかと思います。 エニグモの場合、データサイエンティストやデータ基盤エンジニアといった、専門家が在籍しています。そのため、データアナリストは、施策の効果検証やサイト上の課題発見といった、ビジネス領域の課題に対し
序盤に試すテーブルデータの特徴量エンジニアリング
この記事はKaggle Advent Calendar 2021の4日目の記事です． はじめに この記事ではテーブルデータコンペティションにおいて，主に数値データ，カテゴリデータをもとに特徴量を作成する方法をまとめました．発展的な内容というより，初めてコンペに参加する方でも使える汎用的な特徴量エンジニアリングを紹介します． 特徴量エンジニアリング！...そのまえに モデルについて 特徴量エンジニアリングはモデルによって処理が変わることがあります． 例えば勾配ブースティング決定木(GBDT)といった決定木はスケーリングする必要がなく，またLightGBMなどは欠損値をそのまま扱うことができます．一方でニューラルネットワーク(NN)や線形回帰モデルはスケーリングおよび欠損値補完をする必要があります． このこと以外にも，決定木は各特徴量間で差や比率を表現することが苦手であるために明示的に作る必要
RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定
再帰的な構造のデータの同値性判定はどうしたらいいか - 貳佰伍拾陸夜日記
数日前にTwitterで, JavaScriptのオブジェクトに対する===の挙動が初心者には難しいみたいな話を見かけた. 発端や周辺の議論をちゃんと追いかけてないからとくに出典は貼らない. たぶん元々の話は「へぇ, こういう挙動なんだ, 簡単ではないね」くらいの話だったのかもしれない. 自分のタイムラインの観測範囲では「そうだそうだ, (参照の同一性ではなく)同値性にしとけばいいのに」と思っている人もそれなりにいそうに見えた. 個人的にも同値性が簡単に確認できるとよい気はするものの, 「なんでそうしないんだ, オブジェクトの中身を確認していくだけだろ!」みたいな簡単な話ではないことも知っているため, 以下のようなツイートをしたのだった. JavaScriptのオブジェクトの同値性、再帰的な構造とか作るとぜんぜん自明じゃないんだよなぁ。リンクの構造は違うけどプロパティを辿ったときのパスはど
全てのUIデザインに必要な５つの状態（実例と共に） - The five UI states｜TK - UXデザイナー in 🇺🇸
授業ではあまり習わないですが、UIデザインの実務において常に考えなければならないフレームワークの一つにThe five UI statesがあります。雑に説明するとUIは以下の５つの状態になる可能性があることを踏まえて、それぞれに対してデザインを作っておくというコンセプトです。 • 何も登録されていない状態 (Blank state) • ロードしている状態 (Loading state) • 不完全な状態 (Partial state) • エラーが起きている (Error state) • 理想的な状態 (Ideal state) 授業のプロジェクトや提案型プロジェクトではそこまで深く考えないのかもしれませんが、UIデザインの実務では相当な時間を占めていることが多いです😑 特に複雑な構造のB2BプロダクトだとError stateのUIパターンを一週間考え続けるみたいなことも多々あり
GitHub Next | Flat Data
Flat explores how to make it easy to work with data in git and GitHub. It builds on the “git scraping” approach pioneered by Simon Willison to offer a simple pattern for bringing working datasets into your repositories and versioning them, because developing against local datasets is faster and easier than working with data over the wire.
データアナリストが転職活動で求めたこと - エニグモ開発者ブログ
こんにちは、データアナリストの田中里澄です。 エニグモではデータ活用推進室という部署に所属しており、主に他部署が行った施策の効果検証を担当しています。 私は2020年11月にエニグモに入社したので、今回はその転職活動の中でどうして今の職を選んだのか、また入社後どのような仕事をしているのかを紹介できればと思います。 前職はライブ配信サービスを運営している会社で、同じくデータアナリストとして働いていました。 転職理由について前職に対してネガティブなことは一切なく(むしろ今も大好きな会社です)、今の自分は別の会社で経験を積んだ方がいいと判断したためです。 なぜこの内容を書くのか？ 理由は社外の方向けと社内の方向けでそれぞれあります。 社外の方にはデータアナリストの転職活動の参考にしてもらいたいため 社内の方にはまだ入社して日が浅い私の自己紹介になるためです。転職活動だけでなく、自分がどんな仕事を
「データ」「情報」「知識」の含意からドメイン駆動設計と2種のインピーダンス・ミスマッチを辿る考察 - yoskhdia’s diary
FOLIO Advent Calendar 2020 17日目です。 「データ」「情報」「知識」の含意から、ドメイン駆動設計、そして、ソフトウェア設計の現実に存在するインピーダンスミスマッチまでを考えてみるエントリです。 本エントリは、主に次の論文「データ・情報・知識の含意と相互関係の二重性について」（関口 (2016)）を多々援用します*1。 これは、情報経営学分野の知見をソフトウェア設計に持ち込む試みです。 「データ」「情報」「知識」 日本語と英語の違い 「データ」と「情報」という言葉はあまり区別されずに使われることが多いものです。 関口 (2016) では、Oxford Dictionaryと広辞苑をひいて次のように分析しています。 「データ・情報・知識・知能の辞書における関係と英語との対比」 関口 (2016) より引用 詳しくは論文を参照してもらうのが良いですが、述べられているこ
BigQueryのデータのアクセス権限・セキュリティを考える｜グルーヴノーツ - MAGELLAN BLOCKS
アクセス権の設定 以下の単位できめ細やかにアクセス権を設定することができます。 データセット テーブル 列 行（AuthorizedView） 制御しながらデータを見せる アクセス権とは違い、クエリの結果しか見せない、暗号化してしまうということもできます。 AuthorizedView 暗号化関数 監査ログ 誰がいつ、どこで、何をしたかの監査ログを取ることができます。 Cloud Logging（今回はこちらに関して触れませんが、とても大事なことです） データのアクセス権とジョブ（クエリ）の設定について アクセス権の設定の前に、この件を先に触れます。 BigQueryでは、データにアクセスする権限と、ジョブ（クエリ）を発行する権限が明確に分かれています。前者はBigQueryでデータセットやテーブルに対して付与します。後者はIAMでプロジェクトに対して付与します。 最初のうちは、この点を理
０（ゼロ）からリサーチ「個人情報保護法」【おすすめ文献５選】｜関原 秀行（Sekihara Hideyuki）
noteを開いていただきありがとうございます！！ こちらは『法務系アドベントカレンダー2020』のエントリーになります。 ちくわ（@gigakame）さんからバトンを受け取りました。 「アドベントカレンダー」に参加するのは初めてなので何を書こうか悩み、ahowotaさん、ちくわさんから続くアニメの流れに乗ろうかとも思ったのですが、結局自分が好きな個人情報保護法について独断と偏見に基づき選定したリサーチに役立ちそうな文献を紹介することにしました！！ 主に「個人情報保護法についてはじめてリサーチする企業の法務部の方や法律事務所のアソシエイトの方」に向けた記事になりますので「そんなの知ってるよ～」という方は優しい目で読んでください（笑）。 １ 簡単に自己紹介まずは簡単に自己紹介。 わたしは、LINE株式会社の情報セキュリティ室でプライバシーカウンセルをしながら、インハウスハブ東京法律事務所で弁護
2020年8月11日のGoogle大変動はインデックス障害が原因、コアアップデートではない
[レベル: 中級] 昨日、日本時間の 2020 年 8 月 11 日の午前中から尋常ではない大変動が Google 検索に発生しました。 単なるアルゴリズムのアップデートとは思えない、異常な検索結果が各所で観測されました。 蓋を開けてみると、アルゴリズム更新ではなくインデックス システムに発生した障害が原因とのことでした。 おそらく今朝は元どおりに戻っているはずです。 カフェインに不具合発生 Google Webmaster の Twitter 公式アカウントが次のようにアナウンスしました。 月曜日に、Google の検索結果に影響するインデックスシステムの問題を検出しました。問題が検出されるとすみやかにサイト リライアビリティ エンジニアによって修正され、問題はもうそろそろ緩和しているはずです。 On Monday we detected an issue with our indexi
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GitHub - microsoft/Data-Science-For-Beginners: 10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!
IIJが「マイクロデータセンター」の実証実験、5G時代のコンピューティングの在り方とは
