この記事の執筆時点で、Walletモバイルアプリケーションを開発しているCardsmobileは、195人の従業員を雇用しています。8人のアナリストと187人の潜在的なアナリスト顧客です。私たちはエンドユーザー向けのアプリケーションを作成し、小売店、銀行、ブランド、その他のパートナーと協力しています。長い間、ウォレットのアナリストの仕事は、ユーザーの行動の研究だけでなく、さまざまな荷降ろし、パートナーの典型的な分析、潜在的な顧客の予測から構成されていました。もちろん、ダッシュボードは大きな命の恩人であり、会社全体が製品のパフォーマンスを追跡することを可能にしました。しかし、それでも残りのルーチンに時間を浪費し、チーム(顧客)とビジネスの成長に伴い、行き詰まりました。アドホックなタスクが多すぎて、研究、開発への欲求、そして明るい未来が時間のない状態でアイドル状態になりました。
周りにはたくさんのクールな会議があり、さまざまな分析研究、データサイエンス、データ駆動型、データ幸福に関する興味深い記事があります。そして、私たちはこのすべての美しさを見て、ルーチンの流れ全体の中で実験のための時間をどこで見つけることができるかわかりませんでした。多くの人がそれをクールにする方法について話しますが、増加する売上高を克服し、興味深く創造的なタスクのためにリソースを解放する方法を説明する人はほとんどいません。この記事では、より明るい未来に入るという私たちの経験についてお話します。以下は、Zeppelinのアナリストのアドホックタスクを自動化する方法の例です。

ゼッペリンとは
Zeppelinは、Apacheのオープンソースノートブックであり、さまざまな言語(Python、R、SQL、Spark)でさまざまなデータベースにアクセスできます。しかし、それを特にクールにしているのは、視覚要素のセット、つまり動的フォームです。
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