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レポート化の落とし穴

けんご
August 18, 2017

 レポート化の落とし穴

けんご

August 18, 2017
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Transcript

  1. @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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  2. 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
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    @tkengo
    @tkengo
    http://tkengo.github.io/

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  3. 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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  4. 閑話休題

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  5. 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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  6. 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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  7. 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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  8. 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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  9. 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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  10. 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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  11. 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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  12. 依頼されたことを
    そのままやればいい?

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  13. 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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  14. 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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  15. 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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  16. 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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  17. うまく伝わらない企画者の想い
    問題点3

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  18. 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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  19. 全部そのままやると
    大変なことに…

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  20. 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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  21. 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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  22. コミュニケーション大事

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  23. おわり

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  24. 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!

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