こんにちは！タイミーのデータアナリストの@takahideです。
今回は、メンバーが行っている「勉強会」を紹介させていただきます。

ご紹介する内容は以下になります。
・勉強会ではどんなことをやっているの？
・勉強会を通じた業務の広がりとは？

勉強会について

まずは、勉強会に関して簡単に紹介させてください。

タイミーでは、有志のメンバーが勉強会を立ち上げる文化が根付いています。
その中でも、データアナリストの勉強会は大きく２種類あります。

一つは、「会計」「プロジェクトマネジメント」などテーマをもとにした「一話完結型」のもの。
もう一つは、課題本を決めて輪読する「読書会型」で、今回はこちらをご紹介します。

勉強会の例

「読書会型」の勉強会の一番の目的は「分析力の向上」です。
勉強会を通じて、分析手法に関する共通言語が浸透することで、分析スキルの底上げだけでなく、
分析プロセスや結果に関するコミュニケーションが円滑になりました。

また、他部署の方と勉強会を行うことで、複数部署間のコミュニケーションもスムーズになりました。

プロダクトチームと行なった勉強会の感想

今回は「効果検証」に関する勉強会を一つの事例として紹介できたらと思います。

勉強会の具体例

背景

効果検証の勉強会は、データアナリストの検証手法の習得を目的に始まりました。

タイミーの組織が大きくなるにつれて、検証が必要な施策の件数も増加傾向にあります。
また、マーケティング施策のように、ABテストでの検証が難しいものも増えており、手法の共通認識を作るニーズが高まっていました。

勉強会で用いた本

勉強会では、『効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎』(安井翔太)を課題図書として用いました。
傾向スコア、差の差分法(DID)など効果検証の手法が網羅的に説明されているのと、コードが豊富なのが良かったです。

勉強会の進め方

勉強会は、週に一度、担当者がgoogle collabを用いて発表を行い、他メンバーから質疑応答を行いながら進めています。

コードを確認しながら進めることで理解が深まりやすくなっています。

勉強会を通して

大きく３つの活動に繋がりました。

一つ目は、当初の目的だった「効果検証手法に関する共通言語の促進」です。

特に、検証手法を用いる際の注意点を共通認識として持つことができました。
例えば、回帰不連続デザイン(RDD)を利用する際には、「分析対象が介入に関する状態を操作できない」ことが求められますが、こうした条件が満たされない場合は、逆に、集積分析（bunching analysis）のような操作を前提にデザインされた手法を試すなどです。

二つ目は、勉強会をきっかけに、データアナリスト内でpythonを推進する活動に繋がったことです。

勉強会はpythonで実行しましたが、勉強会の内容を踏まえてタイミーの実データを用いた検証を行う際に、pythonへの慣れの有無がボトルネックになっていることが分かりました。
そこで、現在は、pythonを通常の分析業務で自然に扱えるための学習パッケージの構築を進めています。

三つ目は、全社的な講習会に繋がったことです。

こちらに関して次に詳細をお伝えできたらと思います。

効果検証の講習会

冒頭でもお伝えしましたが、現在タイミーは組織拡大に伴い、効果検証のニーズが増加しています。
そこで、今回の勉強会の内容と、過去の分析ナレッジを踏まえて、全社的な効果検証の講習会を実施しました。

効果検証の目的から始まり、交絡因子など、効果検証で注意するべき内容をお伝えしました。

また、効果検証を進める際に、データアナリストと事業部がどのように連携すると良いかをお話しました。

まとめ

データアナリストの勉強会のご紹介いかがだったでしょうか。
改めてにはなりますが、データアナリストが勉強会を行うメリットに「分析手法の習得」と「共通言語の促進」があると思います。

特に後者は、勉強会のナレッジを他部署の方に展開するなど、コミュニケーションの円滑化に繋がっていると考えます。

タイミーは事業、組織ともに拡大傾向にありまして、データアナリストが活躍する機会が多く存在しています。
これからもデータアナリスト発信で意思決定に役立つ情報を展開することで事業の成長に貢献したいと考えています。