Playground  Resume

LINE Developer Meetup 19th

LINEのDeveloper Meetupに初めて行ってみました。普段は福岡でやっているデータ周りの内容を東京で開催してみたとのこと。 エンジニアとデータサイエンティストに加えてプランナーという職種を置いている話が印象的でした。以下はざっくりメモです。

東京・福岡のデータ分析チームについて/taiichi
組織内のロールはPlanner, Data scientis, Engineerの3つに分かれている。Plannerを置いている会社が少ない
データの品質管理を自動化(方法が気になるけどお聞きするタイミングがなかった…)
Clova platformはNAVERと共同で開発しているので検索エンジンの技術も使用されている
BIだけでなくプロダクトに近い部分でデータを活用している

大規模テキストマイニングによるユーザーの興味関心抽出及び可視化/tkengo
エンジニアの技術的興味関心を抽出するために、CrawlerとScraperを開発してWebからデータを収集
複数サイトでユーザーIDが異なる場合は外部サービスID連携で突合する
同一IDは同一人物と見越して同じと判断する(仮に別人でも数は非常に少ない)

Apache ZeppelinでPySparkを実行するまで/yuta hongo
ZeppelinはSpark以外にもMySQLなどに対してもクエリを実行できる
フォームを埋め込めるのでクエリが分からない人でも値を簡単に入れることができる

東京-福岡連携で実践するグロースハックプロジェクト/AyakaMatsuoka&doradora09
分析前にヒアリングをしてあいまいなポイントをつぶす
指標の定義が細かいことによる集計コストよりやり直しによるコストの方が大きい
「やること」だけでなく、「やりたくなりそうなこと」「できないこと」を事前に握っておく
リモートのメンバーに背景まで説明しなぜその分析をやるか?の疑問を抱かせない。東京側のメンバーだけで分析テーマやタスクを決定しない

リモート環境で分析する際の課題:コミュニケーションコスト
グロースハックはビジネス力、サービスの成長、スピード感、解釈のしやすさが重要
分析はコストなので、中朝的には利益への貢献が不可欠
施作案も分析結果と合わせて提示できるとベター
ユーザーファネルの月次変化(ミドルがハイや休眠に変化したことを見る)
報告テーマの順番の工夫、シンプルな解釈しやすいメッセージング

References
データ分析のための機械学習入門
Web UI for PrestoDB
Apache Zeppelin