2015/05/31 Bizreach✕Cookpad✕Gunosy✕UserLocal 分析プラットホームとその技術で発表した内容です

1. とあるディレクターの
データ分析の日常
クックパッド株式会社 会員事業部
伊藤 徹郎

2. 自己紹介
伊藤 徹郎 （いとう てつろう）
会員事業部 ビジネス開発グループ
ディレクター （データアナリスト）
名前
所属と役割
言語
RとSQLを少々
近況
会社で週に1度、おっさんが集まってパスタを作る
会（通常おっパス）を開いています

3. MLCTという会を運営してます
カジュアルに機械学習を
語りたい猛者はぜひ！

4. MLCTという会を運営してます
カジュアルに機械学習を
語りたい猛者はぜひ！

6. 2015年12月期第１四半期決算補足説明資料より

7. 2015年12月期第１四半期決算補足説明資料より

8. 本日お話すること
エンジニアリングに関する話題は後の方へ託します
データ分析
×
ディレクター
×
エンジニアとの関わり
上記に関するお話を今日はしたいと思います

9. 僕らが実現したいこと
ユーザーニーズを抽象化して
シンプルに解決する
毎日の料理を楽しみに

10. How to ？
どうやって？

11. 開発フレームワーク

12. ざっくりと要約すると

13. 検証を伴ったサービス開発
分析タスク

14. 似ているようで違う
サービス開発
データ活用
新しい価値を生み出す
既存サービスをブラッシュアップ
分析用に蓄積されたデータを
集計・分析してビジネスを伸ばす

15. データ分析
How to ？
どうやって？

16. ダッシュボード最強
ダッシュボードはサービスの生命線です。
適切なKPIを設計し、毎日穴があくまで見ましょう
人間の脳という識別器は優秀なので、
もしかしたら、いい発見があるかも‥

17. KPIモニタリングtips
毎日、KPIや様々な数値の変動を見るのは
意外と辛い‥
そんな日々の数値の変動にお困りのあなたへ！
スムージングしたKPIがおすすめ
※ただし、用法容量は適切に設計し、ご利用ください

18. 機械学習がやりたい？
・Deep Learning
・トピックモデル
・word2vec
・ビッグデータ
・Topological data analysis
etc‥

19. 足下確認してからにしよう！
足下を固めたら次のステップ

20. 様々な分析技術の利用
サービスや用途により、様々な技術を利用

21. 分析技術の使い分け

22. ディレクターの大切なお仕事
エンジニアの
仕事を減らすこと
※ただし、個人の見解です

23. ディレクターも出来た方がいい
適切なデータリテラシー
SQL
最近のエンジニアリング動向を知る
アニメトーク by Rebuildfm

24. ノウハウを共有しよう
Groupad
Markdown形式
情報共有基盤
エンジニアもディレクターもその他職種の人も
みんなこのフォーマットで情報共有

25. 話題の技術的負債
サービス開発に技術的負債はセットです
ディレクターはそこを理解する必要があります
今、動いてるそのサービスは
安定稼働？ or not ？

26. データ分析する際のポイント
１、分析対象への理解
２、分析手法についての理解
３、分析結果から施策へ

27. データの意味を知ろう
トランザクティブメモリー重要
※組織内で『誰が何を知っているか』を把握すること
・マスターデータとユーザーデータ
・行動ログデータ
・その他各種ビジネスドメインのデータ

28. 分析手法を知ろう
・基本統計量
・仮説検定
・多変量解析
・機械学習
・因果推論
適切な問題と手法選択

29. 分析結果を活かそう
・マーケティングシナリオ
・広告戦略策定
・サービス改善
・A/Bテスト
・各種予測・モデリング
活かさなければ意味がない

30. まとめ
・サービス開発と検証はセットで
!
・ディレクターとエンジニアで歩み寄ろう
!
・分析の基本はダッシュボード
!
・高度な分析や手法は基本をふまえてから

31. グロースハック事例
こちらによくまとめられています
http://www.slideshare.net/katokyosuke/20131127-growth-hack-kyosuke-kato

32. ブログで情報発信しています
http://techlife.cookpad.com/

33. 最後に
同僚エンジニアが書いた良書が出ます！
10年戦える データ分析入門
SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く
著者：青木峰郎さん
!
2015/06/26 発売！
エンジニアもディレクターも必見！

34. ご清聴ありがとう
ございました