Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
未知なるデータの迷宮へ ~新卒アナリストの苦悩と挑戦~
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
gree_tech
PRO
October 25, 2024
Video
Technology
1
880
未知なるデータの迷宮へ ~新卒アナリストの苦悩と挑戦~
GREE Tech Conference 2024で発表された資料です。
https://techcon.gree.jp/2024/session/Short-Session-1
gree_tech
PRO
October 25, 2024
Tweet
Share
Video
More Decks by gree_tech
See All by gree_tech
変わるもの、変わらないもの :OSSアーキテクチャで実現する持続可能なシステム
gree_tech
PRO
0
3.5k
マネジメントに役立つ Google Cloud
gree_tech
PRO
0
42
今この時代に技術とどう向き合うべきか
gree_tech
PRO
3
2.5k
生成AIを開発組織にインストールするために: REALITYにおけるガバナンス・技術・文化へのアプローチ
gree_tech
PRO
0
270
安く・手軽に・現場発 既存資産を生かすSlack×AI検索Botの作り方
gree_tech
PRO
0
260
生成AIを安心して活用するために──「情報セキュリティガイドライン」策定とポイント
gree_tech
PRO
1
1.7k
あうもんと学ぶGenAIOps
gree_tech
PRO
0
400
MVP開発における生成AIの活用と導入事例
gree_tech
PRO
0
420
機械学習・生成AIが拓く事業価値創出の最前線
gree_tech
PRO
0
290
Other Decks in Technology
See All in Technology
A Gentle Introduction to Transformers
keio_smilab
PRO
2
1k
スクリプトの先へ!AIエージェントと組み合わせる モバイルE2Eテスト
error96num
0
110
JAWS DAYS 2026 ExaWizards_20260307
exawizards
0
370
IBM Bobを使って、PostgreSQLのToDoアプリをDb2へ変換してみよう/202603_Dojo_Bob
mayumihirano
1
290
クラウド時代における一時権限取得
krrrr38
1
180
生成AIの利用とセキュリティ /gen-ai-and-security
mizutani
1
1.5k
20260305_【白金鉱業】分析者が地理情報を武器にするための軽量なアドホック分析環境
yucho147
2
210
決済サービスを支えるElastic Cloud - Elastic Cloudの導入と推進、決済サービスのObservability
suzukij
1
520
自動テストが巻き起こした開発プロセス・チームの変化 / Impact of Automated Testing on Development Cycles and Team Dynamics
codmoninc
3
1.3k
Evolution of Claude Code & How to use features
oikon48
1
550
S3はフラットである –AWS公式SDKにも存在した、 署名付きURLにおけるパストラバーサル脆弱性– / JAWS DAYS 2026
flatt_security
0
1.5k
Shifting from MCP to Skills / ベストプラクティスの変遷を辿る
yamanoku
4
740
Featured
See All Featured
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.1k
Amusing Abliteration
ianozsvald
0
120
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
140
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
1.9k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
8.8k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
740
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
81
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
97
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
21k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.1k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
52k
Transcript
未知なるデータの迷宮へ ~新卒アナリストの苦悩と挑戦~ 株式会社WFS データアナリスト 福地一真
福地 一真(Fukuchi Kazuma) 略歴 2024/04/01 グリー株式会社入社 2024/04/15~ 主に『アナザーエデン 時空を超える猫』に関する 分析業務に従事
グリー株式会社所属、株式会社WFS (以降WFS)に出向中 データアナリスト 2
Agenda WFSアナリシス( = WFSのアナリシスチーム ) の働く環境 配属初期に直面した課題 解決のヒント ~ WFSアナリシスの業務フロー紹介
~ 自分なりの対策を試した結果 まとめ 3 1 2 3 4 5
WFSアナリシスの働く環境 4
WFSアナリシスの働く環境 5 2 1 納期に対して裁量がある → どこまでも深堀れる 使うツールが非常に多い 3 新卒で配属直後でもプロダクト への影響が大きい判断に関わる
配属初期の私の様子 6
初期状態 How to survive ? 7 先輩に聞きつつ 手探り 各種ツールに 必死で慣れる
手戻りが多すぎてキツい! 8
課題(手戻りの原因の推移) 作業内容を理解 ≠ 作業目的を理解 好奇心・作業能力の向上が裏目に 9 最初期 <錯覚> 配属3ヶ月くらい <暴走>
このままではいけない 10
理想状態 11 2 1 分析の目的を事前に把握 手戻り・寄り道は最小限
理想に近づくための秘訣 12
WFSアナリシスの業務フロー 13 3 2 1 依頼の受理・要件定義 データ収集・分析設計 結果の検証・依頼者への報告
業務フローで大事な所 14 3 2 1 依頼の受理・要件定義 データ収集・分析設計 結果の検証・依頼者への報告 WFSアナリシスのこだわりPoint 分析を始める前に
• 依頼達成による付加価値を言語化する • 取るべきデータをすべて書き出す • どんな結果になるか予想する
新卒は基本 “作業者” 15 あれ…?
そもそも作業者の側面が強い職も 16
アナリシスの先輩が上流でやっていること 17 3 2 1 依頼の受理・要件定義 データ収集・分析設計 結果の検証・依頼者への報告 プロデューサーなど 意思決定者
アナリシスの先輩 依 頼 報 告
要件定義しない人も、ほぼ同じフローに乗れる! 18 3 2 1 依頼の受理・要件 定義 把握 データ収集・分析設計 結果の検証・先輩への報告
アナリシスの先輩 自分 依 頼 報 告
要件定義しない人も、仕事の動き出しが大事 19 3 2 1 依頼の受理・要件把握 データ収集・分析設計 結果の検証・先輩への報告 アナリシスの先輩 自分
依 頼 報 告 ここが大事!
先輩から仕事をもらう時の変化 20 3 2 1 依頼の受理・要件把握 データ収集・分析設計 結果の検証・先輩への報告 新しく取り入れた働き方 作業を始める前に
• 成果の条件を言語化+アウトプットの形式 を確定させる • データを組み合わせる流れを書き出す • どんな結果が出るか予想する
例:招待キャンペーン(CP)の効果測定 21 • 成果の条件:次回以降もやるべきか判断できる • アウトプットの形式を確定させる 日毎のインストール者を CP通過 / 非通過に分けて
積み上げ棒グラフにする CP効果! 普通のインストール
例:招待キャンペーン(CP)の効果測定 22 • データを組み合わせる流れを書き出す CP通過者の集合 日毎のインストール者の集合 取るための流れ 取るための流れ 情報を追加
例:招待キャンペーン(CP)の効果測定 23 • どんな結果が出るか予想する CP通過割合は他のゲームで 実施した時と同等と予想
ほぼ手戻り無く示唆の共有まで行けた! 24
自分に起きた良い変化 25 2 1 好奇心で暴走 → 好奇心を大事にしつつ クリアな見通しのまま ゴールまで到達 作業内容の把握に必死 → 作業目的を質問
自分に起きた良い変化 26 2 1 好奇心で暴走 → 好奇心を大事にしつつ クリアな見通しのまま ゴールまで到達 作業内容の把握に必死 → 作業目的を質問
手戻りが減少!!
注意点 27 2 1 質問の仕方は丁寧に 時間に追われてもフローを堅持
まとめ 28 WFSアナリシスは依頼の受理・要件定義を重視している — 分析で無駄なく付加価値を出すカギになっている
ご清聴ありがとうございました 29
None