あなただけにそっと教える弊社の分析事情Data Analyst Meetup Tokyo vol.1

工藤 啓朗（Gunosy Inc.）

2016/06/23

自己紹介

くどう ひろあき (@Hmj_kd)

- 北海道釧路市出身, 30代, 妻子あり

- 高専 : 釧路高専 情報工学科

- 大学 : 物理学科 (ブラックホール,Inflation宇宙論)

- 前職 : プログラマ → Pandas データマエショリスト, データ分析

- 現職 : 4ヶ月目

- 2歳の娘に溺愛中...

自己紹介

以前こんな発表をした者です...

テーマは

「弊社の分析事情-○○社の場合」

入社してから前職やイメージ(?)と，

異なった部分を話したいと思います

Gunosyデータ×アルゴリズム

会社紹介

- Gunosy の紹介

- データ分析部の紹介

- チームについて

- どんなことやっているの？

- 運営ノウハウなど

今日のお話

データ分析部 in Gunosy- 構成

- 8 名 + アルバイト数名 （社員の10人に1人がデータ分析部）

- Bg : 人工知能，自然言語処理，計算知能，素粒子物理学 , ...

- 主な業務

- 記事配信ロジックの改善

- A/B テストの運用

- データ分析

- 施策前後の数値分析

- ユーザの行動分析 , アド分析

- KPI設計，分析

- クライアントアプリのログ設計

主な分析の切り口

- ユーザ

- 性別，年齢，地域， ...

- いつ登録したか

- どんな記事を読んでいるか

- いつ起動しているか

- 利用頻度は

- ...

ユーザの行動履歴などから推定

ログデータから

1. 研究組織（研究者）ではなく，課題解決する組織（エンジニア?）

2. 開発もワシワシする

3. コミュニケーション

4. 共有文化

5. Python 文化

他社のデータ分析部と異なる特殊なところ(主観イメージ)

主に取り組んでいる（きた）課題

- 組織の課題

- 施策のスピード，見るべき数値

- よりデータ・ドリブンな企業となるためへの改善

- ユーザにコンテンツを適切な形で伝える

- 定量，定性的にユーザを理解する

- 数値 : DAU，継続率，...

- ロジックの改善

- 現状把握だけではなく，仮説・検証・意思決定も含んだ分析が求められる

したいのは研究ではなく，課題を解決すること

データで遊んでいる人々ではありません（笑）

- 開発もします !!- コードはGithub管理

- 本番データももちろんみれます．

- むしろ，AWSさわります

分析からデプロイするまで面倒みます

仮説 分析 施策ロジック開発

デプロイ

内容によっては，1人で一気通貫もある

以前...

- mtg : 30分~1時間 × N

- 議事録...

- 事前ネゴ

- 決めるための事前mtg

- わかりやすいプレゼン資料

- 部長が中々つかまらない

今...

- 基本 slack

- 重要な数値、それを支える数値

- mtgがあっても，Google ドキュメントで

書きながら話しながら進める

- きれいなプレゼン資料つくるなら，施策

を前に進めよう

- 部長はonline

コミュニケーション

slack で議論

チャンネルは

- Project

- Team

- 個人分報

- …

など

- Task- ZenHub で管理

- Github- 仮説，施策，検証のログ

- Slack- 議論

- yammer- 最終意思決定

仮説，議論から意思決定まで流れ

意思決定yammer

議論Slack

ダッシュボード

A/B テスト

オフラインテスト

プロトタイプロジック実装

ロジック実装

仮説出しGithub issue

アドホック分析

レビュー

- 失敗から学ぶ

- 重要な数値をモニタリングして，下がったら原因を探る．

- 他社事例

- 他社のABテストが100%になった．

- 撤退した．機能が消えた．

- ユーザ間の比較

- iOS/Android，獲得経路別，ユーザが最初に使った機能ごとの KPI

- 大切な数値と相関の大きな値

- ある行動の回数が多いと，重要な数値も高くなる傾向がある

仮説出しの例

Github(README/Wiki) や Qiita や GoogleDriveを活用して，

知見やトラブルシューティングをシェアしています．

気軽に聞ける風土

- Pandas Tips- ロジックについてのアイデア

- ...

共有文化

ロジック開発では

- Django デス

- バッチもDjango

- (ほぼ) Python 3系

アドホックな分析では

Jupyter (旧: ipython notebook) を活用しています !!

- 前処理 : Pandas

- 可視化 : seaborn, ggplot風 など

Python 文化 そう, Python

主に

ダッシュボード（可視化）まわり

社内ダッシュボード

依頼ベースでの話は，クエリを渡してディレクター側で運用しています !!

データ分析部 開発合宿

- データ分析部だけどコードも書く，ちょっと特殊なデータ分析部です（主観）

- まだまだ改善途中，ノウハウを共有しあってよいチームにしていきたい

まとめと，これから

ご清聴ありがとうございます !!