Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
"S分析" 最強説 : Presentation in Marunouchi Analytic...
Search
Hikaru Kashida
May 31, 2017
Technology
10
4k
"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
Tweet
Share
More Decks by Hikaru Kashida
See All by Hikaru Kashida
データをどう使うか?ーメルカリでの学び, デジタル庁の挑戦
hik0107
12
2.2k
いま、データに必要な解像度
hik0107
53
21k
Growth Grand Theory - Dos and Donts
hik0107
23
8.9k
Data, Design and Government
hik0107
53
37k
戦略と実行をつなぐデータ
hik0107
52
26k
FREE AGENDA #65 施策を通じて得た抽象的な学び
hik0107
14
4.9k
noteの躍進を支えた”定性と定量の甘い関係”
hik0107
14
36k
なんでデータアナリストやってるの
hik0107
16
6.9k
Simple Data Analytics Leads impact
hik0107
145
170k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ZOZOTOWNフロントエンドにおけるディレクトリの分割戦略
zozotech
PRO
15
5k
2025新卒研修・Webアプリケーションセキュリティ #弁護士ドットコム
bengo4com
3
10k
そのコンポーネント、サーバー?クライアント?App Router開発のモヤモヤを可視化する補助輪
makotot
3
270
Understanding Go GC #coefl_go_jp
bengo4com
0
1.1k
Observability for LLM Application lifecycle
ivry_presentationmaterials
1
230
AIは変更差分からユニットテスト_結合テスト_システムテストでテストすべきことが出せるのか?
mineo_matsuya
5
3.2k
帳票Vibe Coding
terurou
0
130
Go で言うところのアレは TypeScript で言うとコレ / Kyoto.なんか #7
susisu
1
180
ウォンテッドリーのアラート設計と Datadog 移行での知見
donkomura
0
300
DeNA での思い出 / Memories at DeNA
orgachem
PRO
2
900
Amazon Bedrock AgentCore でプロモーション用動画生成エージェントを開発する
nasuvitz
6
400
株式会社ARAV 採用案内
maqui
0
310
Featured
See All Featured
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
560
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
43
7.5k
Bash Introduction
62gerente
614
210k
How GitHub (no longer) Works
holman
315
140k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.6k
Docker and Python
trallard
45
3.5k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
25
1.8k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
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!
We Are Hiring!