社内Slackを使ってなんか分析してみた話

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. 自己紹介
@hashimoto
所属：技術2課(OJT)

3. @hashimoto
所属：技術2課(OJT)
趣味：
自己紹介

4. 自己紹介
@hashimoto
所属：技術2課(OJT)
興味：

5. 自己紹介
@hashimoto
所属：技術2課(OJT)
興味：
今日はこのへんの話

7. 所属：技術2課
チーム：運用1課

8. 今日の対戦相手
所属：技術2課
チーム：運用1課

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

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

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

12. 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！

13. 自己紹介
@hashimoto
所属：技術2課(OJT)
興味： 本題

14. 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

15. # 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

16. # 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

17. 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

18. # 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

19. 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

20. やりたいこと
社内で一番
かまってもらってる人
は誰だ！？

21. # 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

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

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
Amazon EC2
Spot Instance
（費用 ＝ $1）

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. 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

27. 分析？

28. 「かまってもらった」
の基準って何よ？

29. # 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

30. 「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？

31. かまって判定するPOST

32. 過去30分の
POST件数を
数える
かまって判定するPOST

33. 何分後に次のポストが
つくか、確率を求める

34. 「実際の値」と比較
5%以下だったら
かまってもらえた判定

35. 「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

36. # 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

37. かまってもらい率

38. かまってもらい率
スコア[%]
人数

39. 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

40. かまってもらい率
37.42[%]が平均スコア

41. 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 %

42. 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・・・？

43. @ooishi
SCORE：
53.23 %
1
2
3

44. @ooishi
１位の要因は？

45. @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

46. @ooishi
「serverworks」
「ありがとう」
「おめでとう」
Ooishi words Best 3

47. 健闘賞的なの

48. < 37.42[%]

49. @人事
SCORE：
37.38 %

50. SCORE：
37.38 %
@buri_BOT
SCORE：
38.02 %
@人事

51. SCORE：
37.38 %
@buri_BOT
SCORE：
38.02 %
<
@人事

52. # 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

53. まとめ
•さすが社長
•buriつよい
•案外身近に分析ネタはある

54. 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

55. 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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No
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56. Fin 社内Slackを使って
なんか分析してみた話