あまりにも多くのスタートアップがデータ分析するときに犯す４つの失敗パターン - Qiita
ホテルを直前に予約する時に人気のあるHotel Tonightというサービスを提供しているスタートアップがこちらシリコンバレーにあります。そこでデータ分析のチームを率いているAmanda Richardsonが、スタートアップがデータを使うときによく犯す間違いをこちらの"The Four Cringe-Worthy Mistakes Too Many Startups Make with Data"という記事の中で4つにまとめていますが、今日はそちらを紹介したいと思います。これらはもちろんスタートアップに限らず、どのようなサイズの会社でも、とくに新しいデータ分析のプロジェクトを始める時によく見られる失敗パターンだと思いますが、こちらの記事では間違いだけでなく、逆にこうすればいいという提案も最後にわかりやすくまとめられているので、是非参考にしてみて下さい。 それでは、以下抜粋です。 間違い１
当社データサイエンティストがこよなく愛している『mコマンド』で数億行を高速集計する話 - ハウテレビジョンブログ
どうも。 1月に入社したばかりの、データ分析担当のn_maoです。 と言いながら、最近はHTMLとjsばかりいじっております。 それはそれで楽しいです。 さて今回はデータ分析のざっくりとした仕事内容と、その分析にかかる手間を省くツールをご紹介します。 データ分析の仕事 まずは私の行っているデータ分析という仕事の内容をご紹介します。 私の主な仕事は大きく分けて４つです。 売上げ、会員登録数などの簡単な集計&自動レポーティング データベースからの知識発見（いわゆるデータ分析） 分析結果をもとにした企画立案 実施された企画の効果検証 あくまで私個人の仕事内容であり、データ分析者全員に当てはまるわけではありません。 アルゴリズムの研究開発の方や、インフラ寄りの方もいらっしゃるでしょう。 ですが、同じ職種の方で業務範囲が被っている方も少なからずいらっしゃると思います。 これら４つの業務の中で一番時間
昨今のwebディレクターは「データ分析」「A/Bテスト」病にかかってしまい、考え方のスケールが小さくなっているのではないか。 - webディレクターのネタ帳
追記： 捕捉となるエントリーを書いてみました！ blog.egachan.net Ａ／Ｂテストについて 最近のwebサービス事情として、大手資本の会社などもガンガン参入しているため、 「サイト立ち上げ」→「適切なプロモーション」→「継続したサイト改善・運用」 という風な3つの流れはマストな時代になってきたと思います。少し前までは、「素晴らしいサイトを作れることだけで人が集まる」「素晴らしいサイトと上手なプロモーションだけでサービスは活性化する」という時代だったのですが、最近は、そこまでは当然として、さらに「継続したサイト改善・運用」がマストな時代になってきたと感じています。（この三位一体を適切に行っても、流行るか分わからないのが、webサービスの世界で、そこが難しいのですが。） ただし、サイト運営を継続的に行なっており、一定の機能が回りだし「改善・運用」フェーズに入ったサイトの施策を考え、
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