こんにちは！Sansan事業部プロダクト開発部の市川です。
今回は、入社して約半年の間で感じたSansanの魅力を、私が体験したことを元に書いていきたいと思います！
本題に入る前に、まずは軽く自己紹介をさせてください！
改めまして、今年の4月に新卒として入社しました市川です。現在はSansan事業部のプロダクト開発部に所属していて、法人向けサービスSansanのWebアプリの開発に取り組んでいます。
高専出身で学生時代はアプリ開発のコンテストやハッカソンなどに出没していました。高専卒業後そのまま入社したので社内では結構若い方です。
最近は働く環境を整えることにハマっていて、入社してからこれまでに、モニタ（24インチと27インチ）や、ヘッドホン、トラックボールマウス、分離キーボード、昇降デスクなど、様々なものを購入しています。次はオフィス用のマウスとキーボードが欲しいと吟味している最中です。
Sansanに入社した決め手は「価値のあるサービスを世の中に提供していきたい」という想いがあったからです。今回は入社後にこの想いに起こった変化も合わせて書ければと思います。
続きを読むこんにちは。最近子供の頃にハマっていた、懐かしいゲームたちが続々とリマスターされて、プレイしながらエモい気分に浸っている iOS チームの髙橋佑一朗です。
今回はタイトル通り、社内で行った WWDC キャッチアップ会のために作成した App Clip についてのスライドを記事にしてみました。 勉強会で利用したスライドも公開しておりますので合わせてご覧ください！
また、今回の記事を書くにあたって利用した動画は3本ありますが、ひと記事でまとめようとするととても長くなってしまうため、前編・後編に分けて紹介したいと思います！
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I’m DSOC’s Juan. It's been a while. Shockingly, it's September now (can you believe it!). I'm a big fan of astronomy since I was a child, and this year I got many chances to watch the night sky. The Perseids meteor shower was visible this year thanks to the good weather, although the Moon was a bit too shiny. But I can't complain, most of the time it gets cloudy during the peak, so I'll say that we got lucky this year. It's gonna get cold soon, so if you want to go outdoors and spend the night watching the sky, September is your month.
It's time to continue with The Structural Estimation Series. On the last post I talked about how Dynamic Discrete Choice models can be described by the search of a fixed point which happens both in the Value space and in Probability space. This led us to two important functions that are constantly used by many algorithms: and
. This time we will discuss how to estimate the utility function parameters by employing three algorithms that are fundamental to understanding most of the literature on DDC models.
When it comes to understanding structural estimation models, I propose a two-step approach (you'll see a lot of this below):
This post, as well as everything in this series, is about Step 1. For the rest, check the papers in the References section at the end.
こんにちは。Eight事業部でデータアナリストをしている林田です。
今回はEightのデータ分析チームの仕事と働き方について書いてみようと思います。
Eightのデータ分析チームのミッションは「Eightが保有するあらゆるデータを活用して、プロダクト開発とビジネス開発をドライブすることで、Eight事業部のグロースのスピードと質を上げていくこと」です。
これだけだとやや抽象的ですが、要は事業のグロースにデータで寄与できるのであれば何でもするということです。メンバーはそれぞれが担当するサービス領域を持ち、そのサービスの開発、マーケティング、営業等の活動に主体的に関わります。担当領域のグロースにどう関わるかは個人の裁量に任せられています。主な業務は下記の通りです。
今回は1つ1つを詳細に語ることは避けますが、データに関わる幅広い業務をカバーしていることが伝わるでしょうか？
担当領域制は1人でカバーすべき業務範囲が広くて大変なことも多いですが、その分深いドメイン知識とたくさんのインサイトが得られます。サービスの理解が分析や考察の質に直結すると言っても過言ではないため、これらのメリットは何物にも代えがたいと感じます。
こんにちは！Sansan事業部 プロダクト開発部のふるしんです。
私は大阪のオフィスでSansanプロダクトのAndroidアプリの開発に従事しています。
先日、クラスメソッド社の浜田さんより、執筆された本を献本いただきました！
とっても嬉しかったのでレビュー記事を書きます！
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Sansan DSOC研究員の前嶋です。「つながりに効く、ネットワーク研究小話」の第16回です。休日に野鳥を撮るのが趣味なのですが、さすがに今年の夏の暑さには堪えまして、代わりに涼しい猫カフェで猫の写真を撮りながら、論文を読んだり書いたりしています。
この連載の第4回では「ホモフィリー」について解説しました。ホモフィリーとは、「類似した人々の間の接触は、類似していない人々の間の接触よりも、高確率で発生するという原理」(McPherson et al. 2001: 416, 筆者訳)のことです。今回は、ホモフィリーを測定する方法について、簡単なコード例(R)も交えて紹介したいと思います。
続きを読む© Sansan, Inc.
