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社内Slackを使ってなんか分析してみた話

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社内Slackを使ってなんか分析してみた話

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社内Slackを使ってなんか分析してみた話

  1. 1. チーム対抗 Lighting Talk - Round 4 - 2015/10/9(Fri) 運用1課チーム 橋本 拓弥
  2. 2. 自己紹介 @hashimoto 所属:技術2課(OJT)
  3. 3. @hashimoto 所属:技術2課(OJT) 趣味: 自己紹介
  4. 4. 自己紹介 @hashimoto 所属:技術2課(OJT) 興味:
  5. 5. 自己紹介 @hashimoto 所属:技術2課(OJT) 興味: 今日はこのへんの話
  6. 6. 所属:技術2課 チーム:運用1課
  7. 7. 今日の対戦相手 所属:技術2課 チーム:運用1課
  8. 8. 著作者: Vector Open Stock 今日の対戦相手 技術2課 所属:技術2課 チーム:運用1課
  9. 9. 著作者: Vector Open Stock 今日の対戦相手 … 技術2課 所属:技術2課 チーム:運用1課 技術2課が勝ったら
 橋本的にはおいしくない
  10. 10. 著作者: Vector Open Stock 今日の対戦相手 … 技術2課 所属:技術2課 チーム:運用1課 技術2課が勝ったら
 橋本的にはおいしくない & 橋本が(何かの間違いで)勝ってしまっても 技術2課と喜びを分かち合うことはない
  11. 11. 著作者: Vector Open Stock 今日の対戦相手 … 技術2課 所属:技術2課 チーム:運用1課 技術2課が勝ったら
 橋本的にはおいしくない & 橋本が(何かの間違いで)勝ってしまっても 技術2課と喜びを分かち合うことはない 技術2課…なんだかAwayの予感!
  12. 12. 自己紹介 @hashimoto 所属:技術2課(OJT) 興味: 本題
  13. 13. 自己紹介 @hashimoto 所属:技術2課(OJT) 興味: 社内Slackを使って 
 なんか分析してみた話
  14. 14. # これなに? +CHANNELS 目次 # やりたいこと # 調査方法 # ちょっと理論的な話 # 分析結果 # まとめ # 最後に
  15. 15. # これなに? +CHANNELS 目次 # やりたいこと # ちょっと理論的な話 # 分析結果 # まとめ # 最後に これなに? # 調査方法
  16. 16. これなに? 統計解析のためのソフトウェア & プログラミング言語
 データサイエンティスト御用達 R みんな大好き社内コミュニケーションツール
 今回の研究対象 Slack プログラミング言語 Google の3大言語の1つだとか
 研究室やデータサイエンス分野でも人気者らしい Python
  17. 17. # これなに? +CHANNELS 目次 # やりたいこと # ちょっと理論的な話 # 分析結果 # まとめ # 最後に やりたいこと これ↓使って何がしたいの? # 調査方法
  18. 18. やりたいこと 社内コミュニケーションツールにおける
 時間帯傾向を考慮した
 個人の影響力調査手法の検討
  19. 19. やりたいこと 社内で一番
 かまってもらってる人
 は誰だ!?
  20. 20. # これなに? +CHANNELS 目次 # やりたいこと # ちょっと理論的な話 # 分析結果 # まとめ # 最後に 調査方法 だいたいどんなことをやったのか? # 調査方法
  21. 21. 作業概要 1. 分析用のマシンを準備 2. Slackから分析用データを取得 1. #randomの全ポストを取得 2. 全ユーザの情報を取得 3. Rで分析
  22. 22. 作業概要 1. 分析用のマシンを準備 2. Slackから分析用データを取得 1. #randomの全ポストを取得 2. 全ユーザの情報を取得 3. Rで分析 Amazon EC2
 Spot Instance
 (費用 = $1)
  23. 23. 作業概要 1. 分析用のマシンを準備 2. Slackから分析用データを取得 1. #randomの全ポストを取得 2. 全ユーザの情報を取得 3. Rで分析
  24. 24. 作業概要 1. 分析用のマシンを準備 2. Slackから分析用データを取得 1. #randomの全ポストを取得 2. 全ユーザの情報を取得 3. Rで分析
  25. 25. 分析?
  26. 26. 「かまってもらった」
 の基準って何よ?
  27. 27. # これなに? +CHANNELS 目次 # やりたいこと # ちょっと理論的な話 # 分析結果 # まとめ # 最後に ちょっと理論的な話 統計っぽいこと # 調査方法
  28. 28. 「かまってもらった」の定義 自分がポストしてから、
 どれぐらい早く
 次のポストがついたか?
  29. 29. かまって判定するPOST
  30. 30. 過去30分の
 POST件数を
 数える かまって判定するPOST
  31. 31. 何分後に次のポストが
 つくか、確率を求める
  32. 32. 「実際の値」と比較
 5%以下だったら
 かまってもらえた判定
  33. 33. 「実際の値」と比較
 5%以下だったら
 かまってもらえた判定 このへんの基準として
 「指数分布」を使用
  34. 34. # これなに? +CHANNELS 目次 # やりたいこと # ちょっと理論的な話 # 分析結果 # まとめ # 最後に 分析結果# 調査方法
  35. 35. かまってもらい率
  36. 36. かまってもらい率 スコア[%] 人数
  37. 37. かまってもらい率 このへんはそもそもポストした回数が少ない
  38. 38. かまってもらい率 37.42[%]が平均スコア
  39. 39. かまってもらい率 このへんが実質のトップ 1st 53.23 % 2nd 46.00 % 3rd 45.11 %
  40. 40. かまってもらい率 このへんが実質のトップ 1st 53.23 % 2nd 46.00 % 3rd 45.11 % 結果は・・・?
  41. 41. @ooishi SCORE: 
 53.23 % 1 2 3
  42. 42. @ooishi 1位の要因は?
  43. 43. @ooishi よく喋ってる単語を
 抽出してみた 形態素解析ライブラリMeCab
 + Python を使用
  44. 44. @ooishi 「serverworks」 「ありがとう」 「おめでとう」 Ooishi words Best 3
  45. 45. 健闘賞的なの
  46. 46. < 37.42[%]
  47. 47. @人事 SCORE: 
 37.38 %
  48. 48. SCORE: 
 37.38 % @buri_BOT SCORE: 
 38.02 % @人事
  49. 49. SCORE: 
 37.38 % @buri_BOT SCORE: 
 38.02 % < @人事
  50. 50. # これなに? +CHANNELS 目次 # やりたいこと # ちょっと理論的な話 # 分析結果 # まとめ # 最後に まとめ 考察など # 調査方法
  51. 51. まとめ •さすが社長 •buriつよい •案外身近に分析ネタはある
  52. 52. 今後の課題と展望 •売上と絡めて分析してみる •リアルタイム処理に対応 •書いたコードちゃんとまとめる
  53. 53. お二人ともありがとうございました。 (edited) @hashimoto 統計の先生 ネタ提供 @同期 @Zabbixおじさん Comment # 協力者 助けてくださった共犯者 Member おまけ # 協力者 (Specail_Thanks) No
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  54. 54. Fin 社内Slackを使って 
 なんか分析してみた話

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