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Hikaru Kashida
May 31, 2017
Technology
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"S分析" 最強説 : Presentation in Marunouchi Analytics | Jun 2016
2016. Jun 丸の内アナリティクスイベントに登壇したときの資料
これまで色んな分析をしてきた中で、一番有用性が高いと思った「S分析」についてのプレゼンです
Hikaru Kashida
May 31, 2017
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Transcript
株式会社メルカリ Hikaru Kashida (@hik0107) 業界横断で使える分析 「S分析」最強説
メルカリとは v オールジャンルのフリマアプリ v ⽇⽶通算 4000万 DL(⽇本:3000万 / US:1000万)
⾃⼰紹介 v 外資戦略コンサル ➔ 友⼈と起業 ➔ 分析コンサル ➔ メルカリ v
今はデータサイエンティスト v ゆるいPython使い v Qiitaで活動中 v 実務で使える機械学習を勉強中
業界横断で使える分析? ⇢ S分析 仕事変われど使い続けてきた分析手法
業界横断で使える分析? ⇢ 散布図 仕事変われど使い続けてきた分析手法
なぜ散布図か? A. 比較 C. 変動 B. 関係性 D. 5次元
A.⽐較といえば 散布図 v 戦略コンサル時代に、ビジネス⽐較で多様 ⇢ 「2~3 の軸」で 「複数の対象」を 「同時に⽐較可能」 総資本額
JPY 資本効率 % A社 B社 C社 D社 スケール追求 経営 アセットライト 経営 E社 会社のビジネスモデルの比較
B.関係性といえば 散布図 v 分析コンサル時代に、モデルづくりの際に多様 ⇢ 特に「予測のずれ」について話す時などの時に便利 観測値(正解データ) 予測値 日次注文数の予測のズレ
B.関係性といえば 散布図 観測値(正解データ) 日曜日 土曜日 予測値 v 分析コンサル時代に、モデルづくりの際に多様 ⇢ 特に「予測のずれ」について話す時などの時に便利
日次注文数の予測のズレ
C.変動といえば 散布図 出品商品数 [#] E 売れる確率 [%] C D B
A 商品カテゴリの需給バランス v メルカリでやってる分析 ⇢ 2軸上での変化を表すのに⾮常に優れる 通常時 スナップショット
C.変動といえば 散布図 出品商品数 [#] E 売れる確率 [%] C D B
A 商品カテゴリの需給バランス v メルカリでやってる分析 ⇢ 2軸上での変化を表すのに⾮常に優れる 通常時 増加時 変動
C.変動といえば 散布図 出品商品数 [#] 供給過多 カテゴリ E 売れる確率 [%] C
D B A 商品カテゴリの需給バランス 有望 カテゴリ 伸び悩み カテゴリ v メルカリでやってる分析 ⇢ 2軸上での変化を表すのに⾮常に優れる 通常時 増加時
散布図はビジネスに適している v 情報量が多い割に、誰でも⾒やすい v ビジネスは⼤体2要素(以上) のトレードオフ
D.5次元といえば 散布図 v 定量1. X軸 v 定量2. Y軸 v 定量3.
⼤きさ v カテゴリ1. ⾊ v カテゴリ2. ラベル 2016 2017
それって⾒づらくない?
決算資料会の神コロプラさん
散布図は、最⾼だ
無⼈島に何か⼀つ持って⾏くとしたら?
無⼈島に何か⼀つ持って⾏くとしたら? 迷わず「散布図」と⾔える⼈を増やしたい
Enjoy!
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