記事一覧
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 challen
もっとみる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 Edi
[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/
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@Shuic
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
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
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
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