生存時間分析入門
初めまして。Social Innovation Divisionの木本と申します。 普段の業務では、ヘルスケアアプリで収集されるデータの分析を行っています。 本記事では生存時間分析について概要を説明した後、通信会社の顧客離脱に関するサンプルデータを用いたマーケティング分野での活用例を紹介します。 生存時間分析とは あるイベント(例えば疾病発症)が起きるまでの時間に焦点を当てる分析方法を生存時間分析といいます。...
技術情報
ARISE analyticsの技術関連活動
TECH BLOG
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2021-10-22
Infrastructure as Codeの冪等性とプロジェクトの関係性
初めまして、New Business Sector (NBS), Advanced Tech Division所属の坂本です。プロジェクトではインフラエンジニアを担当しております。 現在、私が所属しているチームではヘルスケア領域におけるプロダクトを開発しており、その中で今回はバックエンド、特にインフラ領域に特化したIaCの管理手法をお話をさせていただければと思います。 はじめに 現在、AWSなどのクラウドサービスを使っているのであればTerraformなどの構成管理ツール≒IaCを導入するのがスタンダードになりつつあります。...
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2021-10-08
ARISE analytics流SaaS開発・運用術 #1 TerraformとArgoCDで開発効率化
こんにちは。Marketing Solution Division(MSD)でDevOpsエンジニアと活動している山中です。 ARISE analyticsの提供するSaaSプロダクトを「1.新規顧客に迅速に提供(オンボーディング)する」「2.継続的なアップデートを提供(CD)する」ためにTerraformとArgoCDを活用した社内システム統合管理環境を構築しました。 今回はSaaSプロダクトの開発・運用という観点から、統合管理環境の機能とメリットを解説します。 Terraform, ArgoCDとは？...
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2021-08-13
組織拡大に伴う、分析プロジェクトの品質平準化に向けた取り組み
初めまして、Digital Consulting Sector（DCS）, Marketing Solution Division所属の後藤です。 DCSでは、これまでに多くの分析プロジェクトを推進してまいりました。 今回は、分析プロジェクトの品質平準化に向けた、過去知見の体系化・方法論構築の取り組みについてご紹介します。 背景と課題 組織の規模が拡大し多様なテーマの分析案件を扱うようになりましたが、その中には比較的スムーズに成果につながった案件もあれば、目指していた成果に到達せずに案件終了したものも多くあります。...
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2021-07-08
全社でコーディング力向上を目指せ！～社内競技プログラミング大会の参加者にインタビュー～
皆さまこんにちは。 Marketing Solution Division, Partnering Solution Unitに所属している伊藤と申します。 今回は私も運営メンバの一員である、社内競技プログラミング大会について紹介します。 ARISE analyticsでは今年1月から社内で競技プログラミング大会が開催されています。ARISE...
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2021-06-25
Flutter#2 〜Flutterの状態管理パターン （Riverpod）〜
はじめまして、Advance Tech Divisionでモバイルエンジニアをしている中塚です。今回はFlutterシリーズの第２弾ということで、Flutterでの状態管理パターンについて書こうと思います。Flutter での状態管理は様々なパターンが存在しており、当社でもプロジェクトによって利用しているパターンが異なっております。その中で、今回は状態管理で最近よく使われているRiverpodについて記載していきたいと思います。第１弾の記事については、こちらを参照ください。 （Flutter#1 〜ARISE analyticsのプロジェクトでFlutterを採用してみました〜 |...
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2021-06-11
Snowflakeが今熱いらしいので試しに使ってみた
こんにちは。Customer Analytics Division所属データエンジニアの城戸です。最近Snowflakeというサービスが業界で話題になっています。社内の分析環境の選定にあたり、使い勝手やコストの観点からSnowflakeの導入検討を行ったので、その結果の一部をご紹介します。 Snowflakeとは Snowflakeは、完全SaaS型のクラウドデータウェアハウスサービスです。SaaS型なので、ハードウェア、ソフトウェアの管理をする必要なく、すぐに利用できるというメリットがあります。...
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2021-05-21
物体検知モデルを実用向けに速度チューニングする
ARISE analyticsの秋元です。 画像処理システムの開発では様々な画像処理技術をシステムに組み込んでいきますが、システムの要件に応じて適切なモデルや実行方法を選択する必要があります。今回は画像処理技術の一つである物体検知のモデルを実用向けに速度チューニングするという例を通して、画像処理システム開発の裏側の努力をご紹介します。 物体検知とは 物体検知とは画像の中から「犬」や「自転車」といった特定のオブジェクトを検出する技術です。例えば、下図は有名な物体検知モデルであるYoloの物体検知結果の例です[1]。物体検知モデルは画像を入力としてBounding...
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2021-04-23
【効果検証】差分の差分法とは？
Marketing Solution Division所属の長谷井です。Marketing Solution Divisionでは、主にKDDI関連会社に対し、データ分析観点でのコンサルティング、ソリューションの提供などを行っています。 今回のトピック マーケティングの領域ではユーザーに対して、施策を実施します。施策の結果を確認する際、効果検証は重要なプロセスです。効果検証を行う上で様々な手法が昔からあります。みなさんは差分の差分法（Difference in difference :...
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2021-04-09
めっさ分かりやすい因果推論 (その1) 概論とMeta-learner系手法
はじめに こんにちは、Customer-Analytics-Divisionの徳山と申します。本稿では因果推論手法の全体像を解説します。筆者は英語の通訳やカスタマーサクセス職を経てARISE analyticsに入社し、クライアント企業様の主力事業における販促施策について、施策に対する反応(『この施策によってどれくらいこのお客様はXXXという行動を取るようになったか？』)を推定するような取り組みを行っています。...
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