こんにちは。VASILYでインターンとして働いている永井です。大学では統計の研究をしていて、VASILYでは主にデータ分析に取り組んでいます。今回は先月の10月13日にβ版で提供開始となったGoogle Cloud Datalabを試してみたので、その紹介をしたいと思います。 1.Cloud Datalabとは？ 2.準備 3.Notebookの作成 4.BigQueryからのデータ取得 5.取得したデータの可視化 という流れで紹介していきます。   Cloud Datalabとは？   Cloud Da

こんにちは、VASILYエンジニアの塩崎です。 今回はiQONを支えているクローラーの並列処理について紹介したいと思います。 並列処理の効率化をする過程でresqueを見限りsidekiqに移行した理由、移行時に書き換えた部分などについてもお話ししたいと思います。 iQONのクローラーの並列処理の仕組み iQONでは毎日数100万点のアイテムのクローリングを行っています。 一度クローリングしたアイテムも毎日1回再クロールし在庫や値下げをiQON内のDBと同期しているため、大量のアイテムを効率良くクロールす

CTOの山田です。 毎度管理画面に運用向けの集計画面を作るの面倒だなと思って、少し前にre:dashを導入しましたのでご紹介致します。 re:dashとは データベースを可視化するためのpython製オープンソース。データソースはMySQL、PostgreSQLからGoogle BigQuery、Redshiftまで幅広くサポート。githubは こちら Redshiftの パートナー としてオープンソースで唯一(私が見た限りでは)認定されています。 環境構築 AWS上に構築されるのであればAMIが用意さ

こんにちは。VASILYに入社して、オシャレぶるようになったと周りにイジられているデータサイエンティストの金田です。 VASILYでは、プッシュ通知の開封数を上げるために様々な施策を行っていますが、その一つとして、多腕バンディット問題を応用し、複数の異なるタイトル文の配信比率を動的に最適化することで、開封数を高めるといった取り組みを行っています。今回は、なぜプッシュ通知配信の最適化に多腕バンディット問題を応用したのか、アルゴリズム選定にあたりどのようなポイントを考慮したか、また実用にあたってどのような問題