ヤマムギ

growing hard days.

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MonotaRO TechTalk #4「データ分析」に行ってきました

      2016/11/27


Py “Baseball” Data 入門 – Pythonではじめるセイバーメトリクス

株式会社ビザスク エンジニア 中川さん

ビザスクについて

  • スポットコンサルサービス スタートアップ
  • データ分析は中川さんの1人チーム
  • プロダクトはDjango , 分析もPython

Pythonを用いたデータ分析基盤の種類と用法

PyData

データ分析やデータ活用にPython並びにPython Libraryを用いようとする人類の営みの総称

データ分析基盤

理想のユーザーとデータをつなぐ分析基盤
– ユーザーとあらゆるデータをつなぐ
– 運用がエンジニアから手離れする

Grafana
  • OSS
  • BIというよりサーバー監視っぽい
Re:dash
  • Webサービスで使うデータをグラフで可視化
  • OSS
  • Flask(Python) + Angular JSがメイン
  • clone的な使い方も出来る
  • Slackへの通知も可能
  • 手軽にダッシュボード化
  • 豊富なデータソース
  • 直でPythonの辞書型も読める?
Jupyter
  • 統計向け
  • エンジニア、データサイエンティスト向け
  • Python以外も実は使える
  • ライブコーディングとかにも向いている
  • Jupyter lab(拡張版)

オリックスとセイバーメトリクス

  • Run Created(RC)
    得点を作り出すための能力を可視化する指標
  • RCを合計するとほぼチーム全体の得点となる
  • RC27 チーム全員がその選手の場合の1試合のRC

阪神タイガースとセイバーメトリクス

  • RC27は福留、原口が強すぎる

Google Data Studio を使ってみた

株式会社MonotaRO データマーケティング部門 データ分析グループ 山村さん

Data Studio

  • ダッシュボードツール
  • Googleのデータにつなぎやすい
  • 無料で5レポートまで
  • まだベータ版

やってみた

  • BigQueryのデータを可視化
  • BigQueryは1日のデータが1テーブル

デモがすごくわかりやすくて参考になりました。
とりあえず真似させていただいてみます。

@yamamanx

開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITトレーナー2年目のSoftware Engineerです。
質問はコメントかSNSなどからお気軽にどうぞ。
出来る限りなるべく答えます。

このブログの内容/発言の一切は個人の見解であり、所属する組織とは関係ありません。

また、勉強会やイベントのレポートは自分が気になったことをメモしたり、聞いて思ったことを書いていますので、登壇者の意見や発表内容ではありません。

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