Data Analysis Topics

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データ分析・データアナリスト関連の気になるnoteをpick upしていきます。

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#3-2 顧客理解・ユーザ理解にサヨナラを（UX戦略の教科書）

昨今では、顧客理解 / ユーザ理解に取り組む必要性が様々な所で主張されており、一般常識になりつつある。そして「顧客のことを深く理解すれば、良質な仮説を立案できる」という言説が広く信じられており、マーケティング戦略を検討したり顧客体験をデザインするうえでの前提条件となっている。しかし、このような言説は本当に正しいのだろうか。結論からいえば「顧客を深く理解すれば、良質な仮説を立案できる、という言説は間違っている」というのが本記事の主張である。この間違った言説が広く信じられてし

SQLとLooker Studioで、インタビュー対象者を定量的に観察できるようにしてみた話

お久しぶりです。バイトルの会社でPdM/UXデザイン領域をやっている田中です。このnoteでは、「インタビューの対象者選定を定量的に行うことで、定性調査（UXリサーチ）の精度を向上する」ためのデータに適したサマリーの作成方法と、実際に作成したダッシュボードをご紹介します。インタビューで定性調査する前に、定量的に対象を決める仕組みを作ることで施策（企画）ディレクションの打率を高め、効果量達成までの再現性を高める助けになると考えています。はじめにUXリサーチの常套手段

プロダクトマネジメントの王道と隠し味: PMおすすめ書籍メタサーチと個人的隠れ推し本

サマリ１）PMがおすすめする本として紹介数が多い書籍はこれらだよ２）PMの役回り×サブスキル別に紹介数が多かった書籍はこれらだよ３）個人的隠れ推し本はこれらだよ執筆モチベ：知識の体系化が進んでいる領域 / いない領域はどこか？皆さんこんにちは、toC Fintech スタートアップでプロダクトマネージャーとして日々奮闘しております「じょー（@jouykw）」です。プロダクトづくりに関して考えていることや学びを定期的に言語化して書き下したいと思い初めた no

組織の中で起業家のように働く、新しい専門職としてのあり方を考える - データ分析職種の場合

ここ数年、曲りなりにデータ分析の専門職種としてやってきたが、常々この仕事には困難さがつきまとうなと感じる。その事について、その理由、そしてその困難さとどう戦っていくかについての考察を記してみたい。気まぐれな雑記のうえ、だいぶ長くなってしまったが時間がある方はお付き合い願いたい。感想の一つでも貰えれば幸いです。困難さ仕事をしていて苦労することはよくあるわけだが、とりわけデータ系の仕事をしているとおおよそ以下のような面倒さを背負い込んでいることに気づく。普通にしている

[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)

データの民主化とこれからのAI組織

はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。（スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、