「データ分析」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「データ分析」に関連する技術ブログの一覧です。
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マーケターがredash&スプレッドシートでKPI管理してみた
2019/07/11
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スマートキャンプでマーケターをしている佐々木です。 最近は自販機でペットボトルを購入することにハマっています。 私は弊社の運営する資料請求サイト「ボクシル」のマッチング最適化を生業として生きているのですが、追うべきKPI・可視化したデータの共有にはスプレッドシートを好んで使っています。 SQLで取り出したデータであればRe:dashで共有するのがライト
社内マーケター向けの機械学習プラットフォームを作りました
2019/07/11
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はじめに こんにちは。データサイエンス部の平田です。 一休でのデータ分析はJupyter NotebookやJupyter Labを用いてDWHにアクセスして行われることが多いですが、サービスそのものと分析環境が乖離していることにより、分析結果を継続的にサービスに取り込むのが難しい状況でした。 また、マーケティング部の方々がJupyterを使用して分析した結果に基づいて継続的に施策を
データウェアハウスとして使う Amazon Redshift について
2019/07/01
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はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービ
【試される大地】北海道でビジネス職の新卒向けにエンジニア研修をした話
2019/06/14
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こんにちは。今週はスマートキャンプ札幌オフィスに出張中の米元です。 北海道は空気がきれいで食べ物も美味しく、湿度が低くてとても過ごしやすいです。 また、オフィスの窓からは大通り公園の街路樹が見えて気持ちよく働けています。 本記事ではそんな素敵な札幌オフィスで約一ヶ月前に行われた新卒エンジニア研修の話をご紹介したいと思います！ 経緯 目的 1.
Cloud DLPをGolangで叩いて見せられないデータを抽出し秘匿化してみる
2019/06/06
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今週末から北海道オフィスに出張でワクワクしている瀧川です。 私はデータ分析基盤の構築をする機会がよくあり、FluentdやEmbulk、Digdag、BigQueryを好んで使っています。 構築する際に気をつけることというと、冪等性やログ欠損(リカバリ)などいろいろあるかと思いますが、その中でも重要になるのが 個人情報などの見せられないデータ(機密情報) の扱いかな思っています
BASEを支える機械学習エンジニアチームをゼロからつくってきた1年
2019/03/27
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出典： https://unsplash.com/photos/36Vbwo1OiZU BASEでData Strategyチームのマネージャーをしている鈴木僚です。 Data Strategyチームのミッションは、データを使ってプロダクトを成長させ、戦略的に事業を推進させることです。 EC事業では、オーナーズ（ショップオーナー）・購入者・社内メンバーの3者からなる膨大なデータが日々蓄積されています。Data Strategyチーム（以下、DSチーム
BigQueryだけでRedashから個人情報見えなくする方法解説
2019/02/04
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データエンジニアの瀧川です。 Redash使ってますか！？ Redashが出てここ数年、加速度的に導入事例が聞かれるようになり、もうスタートアップのデファクトスタンダードとも言えるのではないでしょうか。 その導入事例の中でよく聞かれるのが、 全社的に Redashを公開して、だれでもデータにアクセスできるようにしたよという話です。 確かにRedashは、クエリの蓄積・共
BigQueryでSQLをDRY(Don't repeat yourself)に書いてみよう！
2019/01/10
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スマートキャンプ株式会社でデータエンジニアをしている瀧川です。 皆さん！分析SQLを書いていますか！？ 弊社ではアプリケーションのログや、各種データをBigQueryに集約しており、諸々の分析をRedashでSQLを書くことで行っています。 Redashは良くも悪くも、SQLですべてを完結する必要があるので、もともと複雑な分析SQLがさらに長くなる...みたいなことありますよね。
一休の1 to 1マーケティングを支えるプラットフォーム
2018/12/28
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データサイエンス部・大西 id:ohke です。 一休の1 to 1マーケティングを支えるプラットフォームについてお話したいと思います。 1 to 1マーケティング 一休の主力である宿泊予約サービスは今年で19年目、レストラン予約サービスも13年目を迎え、会員数も800万人を超えました。 一休のサービスを「知らなかった」から「知っている」という成熟フェーズに入ってきますと、
いまさら聞けない!?プロダクトマネージャー・ディレクターが機械学習の案件を始めるまで
2018/12/25
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はじめに この記事は Enigmo Advent Calendar 2018 の25日目です。 BUYMA でプロダクトマネージャー・ディレクターのようなことをしています。 機械学習 に関する案件を初めて進めてみようと思い、 プロダクトマネージャー・ディレクター目線 で 、やってきたことや学んだことをまとめます。 知識がなくてもプロジェクトや案件は進めれるとは思いますが、ある程度理解がある
LiNGAM入門。気軽に因果関係を推定する(統計的因果探索)
2018/12/22
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この記事は Enigmo Advent Calendar 2018の22日目 です。 はじめに https://atarimae.biz/archives/7374 交番と犯罪件数が正の相関があるからといって、交番を減らして犯罪件数は減らないですよね。 さて、データ分析を行う上では、相関関係と因果関係を切り分けることが重要になることがあります。 例えば、KPIとある数値xが相関しているとします。 x → KPI という因果関係であれば、xの
グロースハックとディレクションとAndroid開発を経験した1年の振り返り
2018/12/17
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BASE Advent Calendar 2018 17日目 この記事は「BASE Advent Calendar 2018」17日目の記事です。 devblog.thebase.in はじめに はじめまして。Native Application Group の木下です。主にAndroidアプリの開発を担当しています。 今年はアプリの開発に留まらず、プロジェクトのディレクションやグロースハックといった分野にも少し手を出してきましたので、1年を振り返りながら知見などを共有できれ
ZOZOのビッグデータを分析するという仕事
2018/12/14
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初めまして。ZOZO Technologies 分析部部長の牧野（ @makino_yohei ）です。 今回はZOZOのビッグデータを収集・加工してビジネスに活用する私の部門、分析部について紹介させてください。 「分析部」のミッション ミッションは2つです。データを活用して・・・ 1．大きな売上を作る 2．業務の効率や精度を上げる としているのですが、まあ、それはそうだろうという感じでしょ
Redashがバージョンアップ(v5)して便利になったこと＆不便になったこと
2018/12/14
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エニグモ データ活用推進室 @kmt47 です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2018の14日目 です。 概要 redashがv5にバージョンアップしました。（少し時間経ちますが） この記事では、ユーザ目線でredash v5の新機能を紹介します。 v3→v4へのバージョンアップと比べると、機能的な追加は少なめ＆追加された機能の便利度も低めといった印象です。 また、v4で追加になった超便利機
一休のUI/UXデザイナーとして私がやっている4つのこと
2018/12/11
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この記事は一休.comアドベントカレンダー2018の11日目です。 qiita.com はじめに デザイナーと聞いて、皆さんはどのような人を想像しますか？ 「見た目を美しくかっこよく作れる人」、「ビジュアルデザインの専門家」というイメージを持たれている方も多いのではないでしょうか？ デザイナーのアウトプットだけを見ればその通りですが、アウトプットに至るまでのデザ