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分析に関するtonite1110のブックマーク (6)

  • 「効果測定」をやめよう|データ分析とインテリジェンス

    「効果測定」だけが一人歩きしてませんかデータの仕事をしていると、知らないところでいつのまにかに行われた施策について「効果測定をしてほしい」と言われることがたびたびある。 とりあえず施策を行い後で振り返えればいいや、と考えている人が多いようだがこれでは正しい検証はできない。検証ができないから次の施策を決める時もまたとりあえず施策をする、が繰り返される。 これではいくら「効果測定」を行うために動いても施策の向上につながらない。そうなれば「データ」の役割の意味も無い。 そこでよくみかける「効果測定」の何がいけないのかと、どうしたらいいのかを考える。 「効果測定」を後で行ってはいけない理由施策が終わってから「効果測定」を行おうとするといろいろな問題が発生する。 基準がないので判断できない施策を行った後になって効果測定を始めるということは、施策を始める前にどれぐらいの効果が見込めるかを調べていないと

    「効果測定」をやめよう|データ分析とインテリジェンス
  • データ整備の基礎

    2022/04/07 初版公開 お問い合わせ先 Twitter:@data_analyst_ メールフォーム:https://bit.ly/37orRqa 執筆者:しんゆう ブログ:データ分…

    データ整備の基礎
  • はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション

    はじめに# データビジュアライゼーションとは,数値や文章などのデータに基づいた情報を,人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します. このサイトは,文化庁のメディア芸術データベース・ラボ(MADB Lab)で公開されている四大少年誌( 週刊少年サンデー, 週刊少年ジャンプ, 週刊少年チャンピオン, 週刊少年マガジン )のデータを用いて,データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています. データビジュアライゼーション(に限らずデータ分析全般)の学習において重要なのは,分析対象のデータに興味を持てるかどうかです. 書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため,モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です.

  • グロースの逆説 : メルカリで分析とサービスグロースをやる前に知りたかったこと|樫田光 | Hikaru Kashida

    この記事ではメルカリという会社で4年ほどプロダクトやマーケティングの分析、グロースなどをやっていた僕( hik0107 / hikaru )がそこで得た学びをまとめておこうと思います。 金曜の夜だしこれまでの学びをまとめてる。自分がメルカリにはいる前に知っていれば、同じ成果を出すのに20%位の時間で出来たであろう、そんな圧倒的な知見たち。まあ、それを肌身を切って知るということが大事で、はじめから紙の上の知識として知っていても意味はなかったりする側面もあるのですが pic.twitter.com/jV1ZgHr0u5 — hikaru / 樫田光 (@hik0107) December 24, 2021 特に「こうやったらうまく行った」というよくある成功談ではなく、 「これをわかってなかったために時間を浪費した」 「結局の所、これが一番大事という当たり前の結論に達した」 などという"知ってい

    グロースの逆説 : メルカリで分析とサービスグロースをやる前に知りたかったこと|樫田光 | Hikaru Kashida
  • ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog

    はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入

    ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
  • (Gスプレッドシート)回帰直線の傾きと切片を求める - いきなり答える備忘録

    Googleスプレッドシートで、単回帰による回帰直線の傾きと切片の値を関数で求める方法についてです。 回帰直線の傾きはSLOPE関数で、切片はINTERCEPT関数で求められます。 引数の順番に注意が必要です。 手順 まずは回帰直線についての確認です。 画像ではB列とC列に最高気温と売上高のデータが10組配置されています。この最高気温と売上高の関係を(最小二乗法により)直線に近似させ「売上高=a×最高気温+b」の式で表したものが回帰直線です。このときaを傾き、bを切片と呼びます。 回帰直線の形状と近似式については、データを散布図にした際に一緒に表示することもできます。 この回帰直線と近似式の表示について、詳しくは次の記事をご覧ください。 www.officeisyours.com さて、この傾きと切片を関数で求めてみます。 F3セルとF4セルにそれぞれ次のように入力します。 F3セル(傾き

    (Gスプレッドシート)回帰直線の傾きと切片を求める - いきなり答える備忘録
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