データ整備の基礎2022/04/07 初版公開 お問い合わせ先 Twitter：@data_analyst_ メールフォーム：https://bit.ly/37orRqa 執筆者：しんゆう ブログ：データ分析とインテリジェンス https://analytics-and-intelligence.net
Quasi Experimentation at Netflix – Netflix TechBlog – Medium
Colin McFarland, Michael Pow, Julia Glick Experimentation informs much of our decision making at Netflix. We design, analyze, and execute experiments with rigor so that we have confidence that the changes we’re making are the right ones for our members and our business. We have many years of experience running experiments in all aspects of the Netflix product, continually improving our UI, search,
シリコンバレーのIT企業が利用しているA/Bテスト手法まとめ - ij_spitz's Blog
いま注目すべきシリコンバレーの有名なIT企業は新規のデザインや機能が有効かどうかを検証するためにA/Bテストを行っています。 その一方で、日本の企業も含め、A/Bテストを本番環境で導入している企業は非常に少ないです。 加えて、日本で言われているA/Bテストと海外で言われているA/Bテストは少々異なるものだと感じています。 日本のA/Bテストはフォームの最適化やデザインの修正にとどまっている一方で、海外のA/Bテストはプロダクト開発のサイクルの一部分となっています。 プロダクト開発のサイクルの一部としてA/Bテストを取り入れるためには、大量のテストを定常的に回していく仕組みが必要となってきます。 そこでデータドリブンであると言われているようなシリコンバレーのIT企業は自社でA/Bテストの基盤を作成しています。 今回は社内A/Bテスト勉強会で発表するために、シリコンバレーの有名IT企業がどのよ
データプロダクトをつくるときに気をつけること - ワザノバ | wazanova
http://blog.relateiq.com/the-data-revolution/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約2時間前 LinkedIn / Greylockを経て、CRMツールのRelatelIQのVP of ProductをしているDJ Patilの "Building Great Data Products"をまとめたものです。データの絡むプロダクトづくりをするときにハイレベルで気をつけるべきことが挙げられてます。 1. あまり凝りすぎないこと。 シンプルで素直なかたちの方が、凝ったアプローチよりも、10回のうち9回は正しい。 2. シンプルなものからはじめて、必要あらば、複雑にしていけばよい。 複雑なものからはじめて、それからシンプルしようなんて思わないこと。 3. データ
みんなビックデータビックデータって言ってるけど 名寄せとかどうしてんの？
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
無料でここまでできる！アプリの分析ツール３選（Flurry、Mixpanel、Localytics） | GrowthApp
Useful Unix commands for data science
Imagine you have a 4.2GB CSV file. It has over 12 million records and 50 columns. All you need from this file is the sum of all values in one particular column. How would you do it? Writing a script in python/ruby/perl/whatever would probably take a few minutes and then even more time for the script to actually complete. A database and SQL would be fairly quick, but then you'd have load the data,
改善施策の効果検証はどうやるべきか？ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
最近「効果検証」というキーワードを見聞きする機会が増えてきたので、僕のこれまでの経験に基づいてちろっと書いてみます。 シンプルにA/Bテストをやる場合 色々なところで既に言われていますが、独立性の検定*1一択でしょう。そもそも独立性の検定って、古典的な統計学の世界では 予防接種が効いたor効かなかった 工場のある工程への改善が効果があったorなかった といったテストに使われる手法なんですよね。これはどこからどう見てもその当時のA/Bテストそのものです。単にwebで全自動でできるかできないかぐらいの違いしかないです。 ということで、例えばこういう例を考えてみましょう*2。 CVしなかった CVした CVR 施策打つ前 2892 447 13.3% 施策打った後 2422 439 15.3% 物凄くボリューム感が小さいんですが（笑）、そこは置いといて。さて、これは効果があったと言えるんでしょう
シリコンバレーは「Data-Driven」、日本は「Business-Driven」：Onlab [DATA] Conference | Startup Dating [スタートアップ・デイティング]
HadoopはBI市場の破壊的テクノロジーになる
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD on Twitter: "Airbnbでは2016年時点で、定量的なデータによる意思決定が出来る社員が30%しかいなかった。これはFacebookやDropboxの様な急成長するTech企業と比べて遥かに低い水準 この危機感に対し、Data Univer… https://t.co/N2FjTifnm4"
Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD on Twitter: "Netflixのデータサイエンス部門で、全面的にJupyter Notebookを採用している話。 ツールの域を超え、全てのデータ関連業務をNotebookでこなしている。 “Beyond Interactive: Notebo… https://t.co/17tzoX0Wc8"
Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD on Twitter: "UberのA/Bテスト基盤 Experimentation Platform (XP) に久しぶりにアップデートがあった。 ✓ 常に1000超のExperimentが走っている ✓ Experimentには3つのタイプがある… https://t.co/3IdID4lZh6"
The complex relationship between data and design in UX
最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」
Distribution dashboard | Platform | Android Developers