
計量経済学 x テキストデータで知見を抽出するデータサイエンティストの取り組みに迫る
ディップでは「バイトル」「はたらこねっと」などの求人サイトを展開しています。求人原稿の質をより高めるため、どのワードが応募意欲に響き、応募に繋げられるのか。データ分析や応募予測モデルの作成に取り組んでいるdip data design. Labに所属するデータサイエンティストの呉にインタビューを行いました。
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「バイトル」「はたらこねっと」などの求人サイトを展開しているディップでは、営業活動における諸データを蓄積してきました。しかし、組織と事業の拡大に伴い、部署ごとのデータの運用体制に様々なズレが生じてきました。そのような数々のズレが積み重なった結果、データベースに色々な歪みが生じてしまいました。また、これまではデータベースから営業現場の実態に忠実な部分だけを切り取って分析していましたが、今後さらなる効果的な分析施策に取り組むためには、現在データベースが抱えている様々な歪みを綺麗に解消する必要がありました。今回は、上記の経緯に伴いデータベース洗浄プロジェクトに取り組むことになった馬場に話を聞きました。
ディップでは「バイトル」「はたらこねっと」などの求人サイトを展開しています。それらの媒体の認知を拡大するためにTVCMの放映を行っていましたが、その効果の測定などが十分にできておらず、広告の最適化が進んでいないという課題がありました。その課題を解決するために立ち上がったのが、TVCMの効果検証プロジェクトです。因果推論の手法を用いることで、新たにデータを採取しなくても、既存のデータをもとに、今までよりもさらに深い分析が可能になりました。今回はそのプロジェクトにおいてデータ分析を担当した呉に話を聞きました。
ディップでは「バイトル」「バイトルNEXT」「バイトルPro」などの求人サイトを展開しています。それらの媒体に掲載する求人原稿の...
はじめまして!長期インターン生の浅野です。今回は4月にディップに新卒入社した方にインタビューしていきます。 美味しいものがたくさ...