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@tkengo レポート化の落とし穴 2017.08.17 第2回 意思決定のためのデータ分析勉強会

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自己紹介 立石 賢吾 LINE Fukuoka株式会社 データ分析チーム RubyとJavaScriptが好きです Twitter Github Blog @tkengo @tkengo http://tkengo.github.io/

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自己紹介 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学の基本 2017/9/20(水) より Amazon で発売開始予定 https://www.amazon.co.jp/dp/4839963525/ 読んでみたい人、興味がある人、もしいたらこのあとtkengoまで。 可能であれば発売後に献本差し上げますので是非ブログやSNSなどで 感想を書いて広めてください！

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閑話休題

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データ分析について 能動的に、自ら動いてアクションを提示 受動的に、依頼を受けて現状分析

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データ分析について 能動的に、自ら動いてアクションを提示 受動的に、依頼を受けて現状分析 今日は ここの話

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分析サイクル スポット 分析 分析結果 理解 定常化 (レポート化) 分析依頼

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分析サイクル スポット 分析 分析結果 理解 定常化 (レポート化) 分析依頼 施策の実施した際の効果測定や、次の施策の実施のために分析依頼をもらう

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分析サイクル スポット 分析 分析結果 理解 定常化 (レポート化) 分析依頼 基本的にSQLで結果を集計して、Excelなどで可視化 スポットなので多少重いクエリが流れるとしても、待つのは自分なので許容範囲

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分析サイクル スポット 分析 分析結果 理解 定常化 (レポート化) 分析依頼 現状理解及び結果を加味して次回施策や新機能の考察 または追加の分析案件があればさらに対応する

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分析サイクル スポット 分析 分析結果 理解 定常化 (レポート化) 分析依頼 分析結果が今後も有用であればTableauなどのツールでレポート化 基本的には企画者やマーケターが定期的にみるので表示が1分とかかかるとNG 重いクエリに対してはレポート化のためにETL必須

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依頼されたことを そのままやればいい？

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いきなり完璧なレポートを 求めてくる 問題点1

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問題点1 •サービスが始まる前から求められるレポート化 •まあどうなるかはわかんないけど・・・ •初動を見たいから・・・ •最初から数字が取れてた方が便利だし・・・ •母数が少なくあまり動きが無いのにレポート化

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すべての数字を完璧に 取れるように求めてくる 問題点2

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問題点2 •KPI多すぎ問題 •クリック数 / クリックUU / 購入数 / 購入UU / PU / 金額合計 / ARPU / ARRPU •他 ○○数 / ○○UU などが数十個 •軸多すぎ問題 •日付 / 時間 / 性別 / デバイス / 有料・無料 / 商品カテゴリ / 商品ID / 他 •すべて優先度高問題 •優先度とは •ハイハイデスヨネー

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うまく伝わらない企画者の想い 問題点3

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問題点3 •いつから企画者が自分の頭の中の全てを僕達に話してくれている と錯覚していた？ •10の伝えたいことのうち7か8だけ伝わればいい方 •5しか伝わらないこともある •頭の中を資料にアウトプットしてくれても、そのアウトプット自体が頭の 中と間違っていることも（！？） •想いがずれていると可視化する際の障害にもなる

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全部そのままやると 大変なことに…

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レポート化の落とし穴 •そのレポート本当に必要？ •軸とKPI多すぎて見にくすぎでは？ •母数が数十のデータに対してそんなに複雑な軸いる？ •あなた分析者に対するコスト意識ありますか？ •夢が大きすぎない？

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レポート化の落とし穴 •結局は依頼を受けるにしても自ら考える必要はある •サービスの性質と施策の意図を確実に理解する •自分も企画者になったつもりで自分が欲しいものを考える •現状分析で満足しない。アクションに活かせない分析は無価値

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コミュニケーション大事

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おわり

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宣伝スライド やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学の基本 2017/9/20(水) より Amazon で発売開始予定 https://www.amazon.co.jp/dp/4839963525/ 読んでみたい人、興味がある人、もしいたらこのあとtkengoまで。 可能であれば発売後に献本差し上げますので是非ブログやSNSなどで 感想を書いて広めてください！