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
"S分析" 最強説 : Presentation in Marunouchi Analytics | Jun 2016
Search
Hikaru Kashida
May 31, 2017
Technology
10
3.6k
"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
Tweet
Share
More Decks by Hikaru Kashida
See All by Hikaru Kashida
Data, Design and Government
hik0107
45
31k
戦略と実行をつなぐデータ
hik0107
40
21k
FREE AGENDA #65 施策を通じて得た抽象的な学び
hik0107
14
4.1k
noteの躍進を支えた”定性と定量の甘い関係”
hik0107
14
34k
なんでデータアナリストやってるの
hik0107
16
6.2k
Simple Data Analytics Leads impact
hik0107
123
150k
Introduction of Mercari BI team and Case Studies of Analytics for Service in US
hik0107
9
63k
Mercari BI team - Data Analytics Summit 2018
hik0107
17
15k
Business Intelligence in Mercari - What makes Mercari Data-Driven
hik0107
8
16k
Other Decks in Technology
See All in Technology
暗黙知を集積するプラットフォーム : 「健常者エミュレータ事例集」の取り組み
sora32127
1
160
中央集権体制からDataOpsへの転換 / centralized-to-dataops-transformation
pei0804
7
1.4k
Kubeflow Pipelines v2 で変わる機械学習パイプライン開発
asei
4
330
家族アルバム みてねで直面してきた技術的負債 / MIXI KAG 2024
isaoshimizu
17
7.7k
実務への応用例から考える 変更に強いオブジェクト指向設計 / 20240324-ooc2024
bengo4com
7
5k
Autify Company Deck
autifyhq
1
30k
Cloud Deploy と仲良くなりたい
phaya72
1
100
生成AIサービスPanorama AIご説明資料
sdt
0
300
サービス成長と共に肥大化するモノレポ、長くなるCI時間 / As services grow, monorepos get bigger and CI time gets longer
kohbis
5
2k
AMLD 2024 - Build Your Own GPT
donlelef
1
260
「XX試験の環境作ってよ」と言われた時によく使うAWSのソリューションについて
bun913
0
120
やっていきテスト
k6s4i53rx
0
160
Featured
See All Featured
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
92
4.7k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
6
950
Designing for Performance
lara
601
67k
Designing with Data
zakiwarfel
94
4.8k
Clear Off the Table
cherdarchuk
82
310k
Web development in the modern age
philhawksworth
201
10k
Embracing the Ebb and Flow
colly
78
4.1k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
12
1.4k
Building Applications with DynamoDB
mza
88
5.6k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
223
17k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
644
57k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
119
16k
Transcript
株式会社メルカリ Hikaru Kashida (@hik0107) 業界横断で使える分析 「S分析」最強説
メルカリとは v オールジャンルのフリマアプリ v ⽇⽶通算 4000万 DL(⽇本:3000万 / US:1000万)
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
業界横断で使える分析? ⇢ S分析 仕事変われど使い続けてきた分析手法
業界横断で使える分析? ⇢ 散布図 仕事変われど使い続けてきた分析手法
なぜ散布図か? A. 比較 C. 変動 B. 関係性 D. 5次元
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
B.関係性といえば 散布図 v 分析コンサル時代に、モデルづくりの際に多様 ⇢ 特に「予測のずれ」について話す時などの時に便利 観測値(正解データ) 予測値 日次注文数の予測のズレ
B.関係性といえば 散布図 観測値(正解データ) 日曜日 土曜日 予測値 v 分析コンサル時代に、モデルづくりの際に多様 ⇢ 特に「予測のずれ」について話す時などの時に便利
日次注文数の予測のズレ
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
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
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
散布図はビジネスに適している v 情報量が多い割に、誰でも⾒やすい v ビジネスは⼤体2要素(以上) のトレードオフ
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
それって⾒づらくない?
決算資料会の神コロプラさん
散布図は、最⾼だ
無⼈島に何か⼀つ持って⾏くとしたら?
無⼈島に何か⼀つ持って⾏くとしたら? 迷わず「散布図」と⾔える⼈を増やしたい
Enjoy!
We Are Hiring!