Mercari Analytics Blog

メルカリがお届けするデータ活用の実践にまつわる公式ブログです。データ分析やデータ基盤の…

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メルカリがお届けするデータ活用の実践にまつわる公式ブログです。データ分析やデータ基盤のあれこれをお伝えしていきます。

  • [シリーズ]A/Bテスト改善

    メルカリAnalyticsチームがA/Bテストの量・質を改善していくために取り組んでいることをお伝えします。

  • データ分析初心者向けのおすすめ本

    メルカリのデータアナリストがおすすめする、データ分析初心者の方向けの本のご紹介記事をまとめたものです。

  • メルカリのデータアナリストが向き合う11のテーマ

    Mercari Analytics Blogの連載「メルカリのデータアナリストが向き合う11のテーマ」の記事一覧です。メルカリの成長を支える11人のデータアナリストが、それぞれ奮闘しているテーマについて仕事の裏側を語ります。

From Silicon Valley To Tokyo, As A Data Analyst in Mercari

What is the difference between working in Silicon Valley and Tokyo with your technical background? Many people are interested in working in different countries. Working across borders not only challenges your limits but also opens your mind

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    • BigQuery や Google Workspace のログを使って分析環境を管理する

      BI Product チームの野本です。 メルカリでは Google BigQuery 監査ログと Google Workspace ログイベントを BigQuery にエクスポートして、データ分析環境の管理に活用しています。アクセス履歴を詳細に調べられる BigQuery 監査ログは、分析環境のコスト最適化やテーブルの変更時の影響範囲調査などの管理業務にとても便利です。 BigQuery の利用が増えてくると、過剰に高頻度なクエリジョブや、使われずに放置されたテーブルなど

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      • より良い意思決定の支援をするための"効果検証 虎の巻"

        今回は、メルカリのAnalyticsチームの中でも主にビジネス分析やマーケティング分析を行うGrowth Analytics Teamからの記事です。 Analyticsチームは、以下のミッションを通じて事業に貢献するチームです。 Provide actionable insights and help people make better decisions（実行可能なインサイトを提供し、より良い意思決定の支援を行う） Democratize data and empo

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        • 異なるバックグラウンドからデータアナリストへ 〜メルカリ入社3か月を新卒メンバーが振り返る〜

          この4月にAnalyticsチームへ3名の新卒が入社しました！ メルカリの新卒採用は基本的に1か月以上のインターン参加者のみが応募できるため、3名ともインターン参加者です。 どういう経緯でデータアナリストのインターンに参加した？なぜメルカリへ入社した？インターン参加時と入社後で何かギャップはあった？ などなど、新卒ならではの視点から語っていただきました！ 自己紹介Shouma：4月にAnalyticsチームに新卒入社しましたShoumaと申します。メルカリに入る前は、大学院

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        From Silicon Valley To Tokyo, As A Data Analyst in Mercari

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        マガジン

        • [シリーズ]A/Bテスト改善
          3本
        • データ分析初心者向けのおすすめ本
          4本
        • メルカリのデータアナリストが向き合う11のテーマ
          12本

        記事

          「データ分析のセルフサービス化」に向けた取り組み　〜Looker Exploreを用いた事例〜

          メルカリ Analytics Infra チームの take です。 この記事では、Looker Exploreを活用して分析環境を構築し、データの民主化に取り組んだ事例を紹介します。 SQLクエリが書けずデータ分析をアナリストに依頼するしかなかった人たちに対し、セルフサービスでデータ分析ができる環境を提供しました。 この取り組みにより下記３点が実現できました。 データが扱える人を増やすことができた データ分析の効率を上げることができた アナリストの負荷を軽減させるこ

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          「データ分析のセルフサービス化」に向けた取り組み　〜Looker Exploreを用いた事例〜

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          BigQuery スロット需給バランスの改善 〜クエリのパフォーマンス改善の事例から〜

          メルカリ Analytics Infra チームの na0 です。この記事では、メルカリにおける BigQuery クエリの改善によるスロット需給バランスの改善について紹介します。 2023-03-30 には、新料金体系 BigQuery Editions も発表されています。こちらには、読み取りデータ量課金（オンデマンド モデル）の値上げも含まれており、スロット量課金（BigQuery Editions）との損益分岐点の変化から、クエリのパフォーマンスについて意識する組織

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          BigQuery スロット需給バランスの改善 〜クエリのパフォーマンス改善の事例から〜

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          [シリーズ]A/Bテスト改善 -A/BテストのPost analysisでインサイトを得る方法-

          A/Bテストが「やって終わり」になっている、A/Bテストからあまり学びが得られていない……A/Bテストを始めたばかりのチームや、A/Bテストが多く走っていて集計に追われているチームは、まずこういった課題を持っているのではないでしょうか。メルカリのAnalyticsチームも例外でなく、この壁にぶつかりました。 そこでAnalyticsチームでは、A/Bテスト改善の取り組みとして、A/Bテストの分析について手法を確立し、普及しようとしています。 この分析は、Experimen

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          [シリーズ]A/Bテスト改善 -A/BテストのPost analysisでインサイトを得る方法-

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          [シリーズ]A/Bテスト改善 -SRMの確認と原因究明の優先順位づけ-

          こんにちは。メルカリAnalyticsチームの@nakanipiです。私はメルカリでホーム画面周りやメタデータ機能の分析・改善、またA/Bテストの改善を担当しています。 今回は「メルカリにおけるA/Bテスト改善」シリーズの第二弾をお届けしたいと思います。第一弾ではメルカリにおけるA/Bテストの現存課題をお届けしました。打ち手である「テスト設計・分析方法の確立と普及」のテーマに対し、この記事ではSRM (Sample Ratio Mismatch : ユーザー数の群間の偏り)

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          [シリーズ]A/Bテスト改善 -SRMの確認と原因究明の優先順位づけ-

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          [シリーズ]A/Bテスト改善 - メルカリにおける課題の全体像 -

          こんにちは。メルカリAnalyticsチームの@natsumeです。私はメルカリで出品体験の分析・改善やA/Bテストの改善を担当しています。 今回は「メルカリにおけるA/Bテスト改善」シリーズの第一弾をお届けしたいと思います。メルカリがA/Bテストに関して、どのような課題を持っているのか、またどのように改善を進めているのかをシリーズを通してお伝えしたいと考えています。第一弾の今回は、メルカリのA/Bテストをめぐる課題の全体像を伝えられればと思います。 今までの改善について現

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          [シリーズ]A/Bテスト改善 - メルカリにおける課題の全体像 -

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          戦略見直し、アプリ刷新――メルカリにおける2022年の変化と分析テーマ

          はじめにこんにちは、メルカリAnalyticsチームの@suwachanです。 2022年も終わりに近づいてきました。毎年さまざまな変化が起こりますが、今年はどんな1年だったでしょうか。 Analyticsチームでも本年を振り返ってみたいと思い、マネージャーを呼んで対談を実施しました。 次々とわきあがってくる課題に取り組む、等身大のAnalyticsチームをお届けします。 登壇者紹介@Shuichi / Analytics チーム / ディレクター @igachan /

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          戦略見直し、アプリ刷新――メルカリにおける2022年の変化と分析テーマ

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          "データアナリストは理系文系で分けられる職種ではない" メルカリのインターンを通して気付いたこと

          はじめに初めまして、メルカリ Analyticsチームでインターンとして働いていたshino.sです。この記事では、インターンで行ったこと・学んだことを紹介します。データアナリストという職業は一見して「理系の職業」だと思っていたのですが、決してそうではないと思うようになった経緯や背景をブログを通して伝えられればと思います。データアナリストの仕事に興味がある方、特に文系学生で興味がある方に読んでいただけると嬉しいです。 文系学生がデータアナリストのインターンに応募した背景私は

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          "データアナリストは理系文系で分けられる職種ではない" メルカリのインターンを通して気付いたこと

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          育休社員にも平等なチャレンジ機会を提供する──メルカリデータアナリストの育休取得体験談

          こんにちは。メルカリAnalyticsチームの@suwachanです。 今回は、いつもとちょっと毛色を変えて、「社員の育休」についての記事をお送りします。 メルカリでは、女性社員の100%、男性社員の85%が育休を取得しています（2021年7月~2022年6月, 資料）。 Analyticsチームも例外でなく、4月〜6月の2ヶ月間にわたって、2人の男性メンバーが育休を取得しました。 この記事では、育休を取得した@iwachiと@nakanipiの対談を通して、メルカリ

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          データ分析初心者向けおすすめ本のご紹介 〜第4弾・データ可視化・資料化力編〜

          メルカリAnalyticsチームの@nakanipiです。 今回は、データ分析初心者の方向けのおすすめ本 第4弾として「データ可視化・資料化力」に関する本を紹介します。 同シリーズのものはこちらをご覧ください。 今回はおすすめの本をProduct Analyticsチームの@takahideさん・@suwachanさん・@Mizuさんに聞きました。データ活用を学びたい幅広い層の方におすすめしたい情報をまとめております。 はじめに 〜可視化・資料化力の重要性について〜「

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          データ分析初心者向けおすすめ本のご紹介 〜第4弾・データ可視化・資料化力編〜

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          イベントレポ: メルカリの成長を支えるデータ分析チームの「今」と「これから」（動画付き）

          こんにちは。メルカリAnalyticsチームの@suwachanです。 この記事では、2022年5月31日に開催したイベント “メルカリの成長を支えるデータ分析チームの「今」と「これから」” の動画と内容の一部をご紹介します。 早速ですが、動画はこちらからご覧ください。 イベントのポイントを知りたい方、2時間の動画は見きれない！という方に向けて、内容の一部を抜粋してお伝えいたします。 イベントのご紹介このイベントでは、Analyticsの全4チームからマネージャー・メ

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          イベントレポ: メルカリの成長を支えるデータ分析チームの「今」と「これから」（動画付き）

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          データ分析初心者向けおすすめ本のご紹介 〜第3弾・データ集計力編〜

          メルカリAnalyticsチームの@na0です。 今回は、データ分析初心者の方向けのおすすめ本 第3弾として「データ集計力」に関する本を紹介します。 同シリーズのものはこちらをご覧ください。 おすすめの本を@nambさん、@takeさんに聞いてみました。 @nambさんも@takeさんも、Analytics Infraチームで、データ分析を行う環境全体の改善に取り組んでいます。 データ活用を支える側の目線で、データ活用を学びたい方におすすめしたい情報をまとめております

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          データ分析初心者向けおすすめ本のご紹介 〜第3弾・データ集計力編〜

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          マーケティング施策の分析から戦略立案まで担うメルカリGrowthデータアナリストの挑戦

          こんにちは、Mercari Analytics Blog 編集部です。 連載「メルカリのデータアナリストが向き合う11のテーマ」、今回はGrowth Analyticsチームの@tomoyaさんによる「マーケティング分析編」の記事です。 @tomoyaさんは、最初はキャンペーンチームに入ったそうですが、今は上流の戦略策定にも携わっているとのことです。その具体的な業務について聞いてみました。 分析の力でマーケティング施策の効果を最大化させる――取り組みのミッションは何ですか？

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