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"S分析" 最強説 : Presentation in Marunouchi Analytics | Jun 2016

"S分析" 最強説 : Presentation in Marunouchi Analytics | Jun 2016

2016. Jun 丸の内アナリティクスイベントに登壇したときの資料

これまで色んな分析をしてきた中で、一番有用性が高いと思った「S分析」についてのプレゼンです

Hikaru Kashida

May 31, 2017
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Transcript

  1. ⾃⼰紹介 v 外資戦略コンサル ➔ 友⼈と起業 ➔ 分析コンサル ➔ メルカリ v

    今はデータサイエンティスト v ゆるいPython使い v Qiitaで活動中 v 実務で使える機械学習を勉強中
  2. A.⽐較といえば 散布図 v 戦略コンサル時代に、ビジネス⽐較で多様 ⇢ 「2~3 の軸」で 「複数の対象」を 「同時に⽐較可能」 総資本額

    JPY 資本効率 % A社 B社 C社 D社 スケール追求 経営 アセットライト 経営 E社 会社のビジネスモデルの比較
  3. C.変動といえば 散布図 出品商品数 [#] E 売れる確率 [%] C D B

    A 商品カテゴリの需給バランス v メルカリでやってる分析 ⇢ 2軸上での変化を表すのに⾮常に優れる 通常時 スナップショット
  4. C.変動といえば 散布図 出品商品数 [#] E 売れる確率 [%] C D B

    A 商品カテゴリの需給バランス v メルカリでやってる分析 ⇢ 2軸上での変化を表すのに⾮常に優れる 通常時 増加時 変動
  5. C.変動といえば 散布図 出品商品数 [#] 供給過多 カテゴリ E 売れる確率 [%] C

    D B A 商品カテゴリの需給バランス 有望 カテゴリ 伸び悩み カテゴリ v メルカリでやってる分析 ⇢ 2軸上での変化を表すのに⾮常に優れる 通常時 増加時
  6. D.5次元といえば 散布図 v 定量1. X軸 v 定量2. Y軸 v 定量3.

    ⼤きさ v カテゴリ1. ⾊ v カテゴリ2. ラベル 2016 2017