トレジャーデータで実践：Path 分析（前編） - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 はじめに トレジャーデータで実戦可能なパス分析ソリューションは，主にWebや広告業界向けのコンバージョン分析の応用（コンバージョン「パス」に主眼をおいた分析を行うもの）と位置付けられます。 パス分析のアイデアは新しいものではなく，むしろはるか前から多くのマーケットのニーズとして捉えられていたものです。 しかしながら現在行われているパス分析は，Google Analytics や SiteCatalyst などのUIを通じて見れるもので，より業界にピンポイントな，または詳細なパスを見るといったかゆいところまでには手が届きませんでした。 ここではトレジャーデータで実践可能なパス分析に関して，Treasure Data Web Site のアクセスログを材料として具体的に解説していきます。 パス分析とは 1. 点分析 ま
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
クックパッドでのユーザ調査 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、ユーザファースト推進部デザイングループの長野です。 今回は、クックパッドで定期的に行っているユーザ調査について、下記の流れでご紹介してみたいと思います。 なぜ調査するのか どのような調査をしているか 調査結果の記録と共有の方法 実際のサービスに活かされた事例 1. なぜ調査するのか クックパッドでのものづくりはすべて、「誰のどんな課題を解決するのか」を明確に定義することから始まります。そのためには、対象となる「人」への理解が不可欠であり、ユーザ調査はその手段です。 現在クックパッドでは、レシピ検索だけでなく生活全般へと事業領域が広がってきており、提供するサービスが対象とする「人」の生活や利用シーンの幅も、ますます多様化しています。それにともなって、様々なタイプの人の生活を理解することが必要とされてきており、ユーザ調査を活用する意味も、より強まってきていると感じています。 2.
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ
分析部署として貢献するための10の考え方 - Real Analytics （リアルアナリティクス）
今までいくつかの会社で、（主にウェブサイトの）分析部署で働いてきました。全社スタッフとして様々なサービスや機能を見るケースもありましたし、特定のサービスのアナリストとして従事した事もあります。また、時々転職や社内での異動を行っていることから、改めて新しく分析の部署に入ってきた時、あるいは、部署が出来た時に大切なことをまとめてみました。 ここで言う「貢献する」というのは、その分析によってビジネスに貢献する直接的・間接的な活動を指します。分析の部署は必ずしも売上に直結する現場に属していないことがあるため、分析結果を誰かに伝えてその内容を元に施策を行なってもらう必要があります。もちろん自ら分析結果を元に施策を考えて実施することもあるでしょう。どちらのケースでも参考になる内容を書きだしてみました。 1.待ちではなく攻めのレポーティングや集計を 集計や分析依頼を受けた時に、その通りに返しているだけで
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
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