Pythonをつかってユーザーデータの分析を行った話

1. 非エンジニアが
PythonとExcelで
データ分析をはじめてみた
ニフティ株式会社 川原史識
-Python入門者の集い #2-

2. 自己紹介
川原 史識（かわはら ふみさと）
ニフティ株式会社 4年目
ニフティクラウド mobile backend担当
・プロモとか営業が主業務
・ハンズオン講師とかもやる
・一度もエンジニアとして働いたことないよ！
・Pythonも今回はじめて利用しました。
fumisato.kawahara @fumishitan

3. 今日の趣旨
PythonとExcelで
ニフティクラウド mobile backnedのユーザーを
ファネル分析したときの両者の使いどころについてお話します
すごい
使う
よく使う

4. スマホアプリのバックエンド機能が
開発不要になるクラウドサービス
SDKを導入するだけで利用できる
※SDKはJavaScript,Unity,iOS ,Androidの4つを提供しております
ニフティクラウド mobile backenとは？
APIの利用量で料金が上下するフリーミアムモデルのサービス

5. どうしてデータ分析したのか？
登録 アクティブ 有償
CV率向上のため登録からアクティブ・有償化までを追い
KPI設定に利用するため

6. なぜファネル分析だったのか？
CVを一元の指標で追いやすいから！
▼分析方法
・Active、NonActiveで分ける
・API利用状況でユーザーを分類
・代替こんな感じになった→
100％
50％
5％
30％
※数字は結構当てです
分析におけるPython・Excelの使いどころを話すよ！

7. Pythonの使いどころ！
ーログ取得のためサーバーへのリクエストー
サーバーへのリクエストはPythonじゃないと苦しいので
ここはPython使いました！
クエリのjson.dumpとかで詰まったけど
Requestsライブラリはシンプル・楽！

8. Pythonの使いどころ！
ーログの加工・成型ー
日次データ
月次データ
利用率データ
データ分析初期は多様な指標算出が必要
多種多様・大量の計算はPythonが早い！
・
・
・

9. Pythonの使いどころ！
ー3つの変数を用いた可視化ー
データ分析初期だと指標を削れず
3次元グラフとか作る必要が出てくる
SciPyで3次元散布図とか作って対応
ExcelじゃできないPythonだからこその強み！

10. Pythonで少し困ったこと
×
WidnowsとPythonの環境で
APIをたたくとめっちゃ時間かかる・・・
ログインだけで5秒とか。
会場で知っている方いたら、懇親会で教えてください！
私はVirtualBoxにUbuntu立てて逃げました

11. Excelの使いどころ
ある程度指標が絞れたらExcelの独壇場！
2次元散布図やヒストグラムを作るとき
はExcelは神ツール
特にファネル分析の値はヒストグラムの
分析で作ると楽。
Pythonで面倒くさいかつExcelでできるときはExcelで！

12. まとめ
PythonとExcelを使って思ったこと
・Pythonは初期の大量データ処理に向いている
・Excelは指標が絞れてからの利用に向いている
・Pythonでは面倒くさいところ、
Excelではできないところを上手に避けられる
・Pythonのコーディング楽！データ分析はかどる
・1日2～3時間で2週間程度でできる
(内訳→)
Python勉強
(ドットインス
トール)
12% ログ取得・成
型コーディン
グ
8%
ログ取得
12%
Python分析
のコーディン
グ
8%
色々と考える
36%
エクセルでの
分析
12%
資料作成
12%