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実務のデータ分析でハマったことと対策吉祥寺.pm31
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自己紹介📝 名前: - Higuchi Kokoro📝 所属: - Wantedly📊 職種 - Data Scientict @ 新卒2年目🧑💻 お仕事 - Wantedly Visitの推薦の改善👾 趣味 - 🎾 🏂 🍺 🧖♂️ ♨️ 🛫アカウント:twitter: @zerebom_3GitHub: @zerebom
本日のネタ(来年に向けて)データ分析タスクで、迷子にならないよう対策した話背景事業課題は役員→マネージャー→メンバーと経由して抽象度が下がって渡される課題発見から始める、高い抽象度のタスクに挑戦も迷子になることもしばしば
ハマったことと対策
ハマったこと: 集計したもののアクションに起こせない例: 施策リリース以降、ユーザのプロフィール入力率低下リリース前後の入力率をみるも、なだらかな変化で原因が判別できない対策: 答えが出せる粒度まで集計を細かくする入力率の低下傾向が見られるか? → 主観が入る & 原因を特定できないリリースしたプラットフォームだけ低下したか? → Yes, Noを出せる
ハマったこと: 集計したものの人に説明できないGitHub issueで時系列に結果をまとめるも、集計により前提がひっくり返る「この結果はもう古くて…」のように都度説明し、支離滅裂に対策: どこを前提にしているか立ち戻れるようにするツリー構造にしてどこまで調べたかわかるように仮説と事実を分ける各仮説の確信度をメモる
ハマったこと: 答えが出せないのに、時間をかけすぎた新しい推薦モデルが、いくつか精度劣化する可能性があったケースをログデータから再現しようとするも不正確・時間がかかる対策: データ分析は数ある手法の一つであると認識するデータと分析経験があるとついデータを触りがちHowの一つに過ぎない。ほかで仮説の確信度をあげられないか検討ex) ヒアリング, 実際に製品を触る, A/Bテスト
まとめ対策解が出せるまで問題を細かくするどこまで前提か立ち戻れるようにするデータ分析は手法の一つであると認識する学び伝わないなら価値は生めない手段より目的