レポート化の落とし穴

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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
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