[B! mercari] sh19910711のブックマーク

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mercariに関するsh19910711のブックマーク (3)

大げさな分析資料はいらない。メルカリの「意思決定」を支えるデータアナリストの役割 | SELECK [セレック]
〜そのデータで、意思決定は変わりますか？　戦略の策定、新機能の検証、さらに広報まで。組織を横断して最適なデータ活用を実現する、メルカリのBIチームとは〜データを活用できる組織とできない組織、その違いはどこにあるのだろうか。国内唯一の﹁ユニコーン企業﹂とも称される、株式会社メルカリ。同社の東京オフィスでは、2018年4月時点で7名のデータアナリストから成るBI︵Business Intelligence︶チームが、経営目標の達成をデータ分析で支える役割を担っている。チームのマネージャーを務める樫田光さんは、﹁﹃分析こんなに頑張りました﹄という大げさな資料は、意思決定をする側には必要ない﹂と語る。その言葉通り、同社では分析の結果をあくまでもスピード重視で共有。また、できるだけ多くの人がデータを活用できるようにするため、組織を横断した仕組みづくりも強化している。例えばその活動のひとつ
sh19910711 2018/09/02
"データで初めて何かを知ることって世の中にそこまで多くはない" / "皆がなんとなく「そうなのかも」と感じていることに対して、最後のひと押しになる・決定する自信を与える"

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データ分析

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クラスタ分析を駆使して、メルカリのユーザのことをもっとよく知ろう！ | mercan (メルカン)
BIチームのデータサイエンティスト @hikaru です。以前 @hasebeが社内のKPIの分析に関する話を書きました。 mercan.mercari.com 今回は、また少し違う切り口で、社内で行っている研究的な分析のひとつをご紹介したいと思います。メルカリのユーザをもっと理解しよう日本の「メルカリ」ではユーザに簡単かつあんしん・あんぜんに使っていただくために、登録時に年齢や性別などのユーザ情報をいただいていません。 about.mercari.com よってメルカリのユーザを理解しようとするときに、そういったデモグラフィックなどの直接的な情報を使って分析することはできません。しかし、メルカリの持っているデータベースにはユーザの行動や特徴を知る上でヒントとなる様々なデータが溜まっています。分析の発想と機械学習などの手法を活かせばそういった登録情報に頼らなくても、ユーザのことを深
sh19910711 2018/01/13
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クラスタ分析

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メルカリのデータ分析基盤 / mercari data analysis infrastructure
Handling a tremendous amount of images with Fastly / Yamagoya Traverse 2020
sh19910711 2017/05/02
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