日々、メルカリのプロダクト改善のPDCAを定量分析の面からサポートしております。この記事ではそんなメルカリの分析を支える、分析環境について書いてみたいと思います。分析チームについてチームの役割メルカリの分析チームは、プロダクトの改善とサービス全体の成長のために、定量分析の面から全社をサポートする役割を担っています。ダッシュボードの設計・実装などが現状ではメインの仕事になっています。mercan.mercari.comチームの構成メルカリにはJP(日本)、US、UKの3カ国のプロダクト展開が有り、それぞれの国にデータアナリストが数名ずついます。日本にいながらUS/UKの分析をするなど、国をまたいだ分析も数多くありますし、日本のメンバーもUSに出張したりということも頻繁にあり、メルカリならではのグローバルな環境を味わうことが出来ます。BigQueryがあります。BigQueryを活かすため、Googleの分析エコシステムの活用に色々とチャレンジしています。今日はそれらのツール群とメルカリでの使い方について簡単に紹介したいと思います。メルカリではBigQueryをはじめとして、下記のようなGoogle社の分析ツールを使用(試用)しています。BigQueryとの連携に非常に優れています。簡易ダッシュボード※各プロダクト名の頭の"Google"は省略しています※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。速いは正義メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。トライアンドエラーのスピードを落とさず済むため、分析が捗ります。メルカリでは分析でよく使うデータを日付でパーティションしてテーブルとして保持しているため、日付の指定を工夫すれば大抵の集計は数秒程度で済むことがほとんどです。PDCAが沢山回せる。問い合わせの結果はSpreadsheetに落として、社内で共有(後述)2の用途では、プロデューサーなどもガンガンぶん回してます。メルカリでは非アナリスト職でもSQLを書いて、簡易な分析は自分で出来る人が多いですね。デザイナーまで勉強中という噂もあります。自動投稿どんなツールかだいたい皆さん知ってると思うのでここは割愛します。メルカリの分析での使い方SpreadsheetBigQueryから直接データを落として、最終的な集計・グラフ化Excel形式は慣れてる人が多いので、非エンジニア系との共有が捗るメルカリでは、分析のレポーティングという概念が殆ど無い。Seabornなどで複雑なグラフ化などを自動で行うまた、機械学習の結果(ユーザごとのラベルなど)をBigQuery上のテーブルとしてインサートすることも出来るmercan.mercari.com最近の社内トレンドもともとはGCPのクラウド環境で使うのがデフォであったが、最近ではローカルに同環境を立てて使うという取り組みをしている。qiita.comダッシュボードの例:公式ページよりメルカリの分析での使い方カジュアルなダッシュボードとして利用DBだけでなく、Spreadsheetの情報も集約出来るのがメリット非エンジニアが手運用込みで管理している、DBに入っていない計数をダッシュボード化するのに重宝する(広告費とか)共有も簡単で、コメントなども書き込み可能なので、そのままレポートっぽくも出来る最近の社内トレンド最近使い始めたばっかりですので色々と使い方を開拓していきたいところまとめメルカリでは分析の効率化のため、色々なツールを試行錯誤しています。BigQueryは早いし便利。それに引っ張られる形でGoogleの色んな分析プロダクトも使いだしてますが、なかなかに快適です。社内では、非アナリスト・非エンジニア職との共有のしやすさなどに留意してます。...2019-01-15BIツール「Looker」の分析画面について紹介しますこんにちは。メルペイデータアナリストのhase-ryoです。激動の...2018-08-22プロダクトのリリース前から新ダッシュボード「Looker」の導入に踏み切ったわけこんにちは。メルペイのデータアナリストチームです。採用情報メルカリは常に優秀なソフトウェアエンジニアを募集しています。ご興味を持たれた方はぜひご応募ください。skills月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。