【データ分析のプロフェッショナル】【18卒】楽天グループのエンジニアの1次面接詳細 体験記No.3955（三重大学大学院/男性）（2017/12/14公開）

データ分析に対する自分の考え方やキャリアなどを明確に伝えることができたのが良かったと思います。
データ分析については深掘りもされましたが、具体例を示しわかりやすく伝えることができたと思います。

以前逆求人イベントでお会いしていた方が面接官であったため、非常に話しやすい雰囲気でした。
技術やキャリアに関する考え方を中心に聞かれました。

あなたは一つのサービスにおけるデータ分析をやりたいのか、複数サービスのデータを総合的に扱ったデータ分析をやりたいのかどちらですか。

正直にお話ししますと、どちらのデータ分析もやってみたいという気持ちがあります。
しかし私は今までに実際に動いているシステムの運用等をこなした経験があるわけでもないため、まずは特定の事業について分析以外にも開発や運用などいろんなことを経験し、一つのサービスをしっかり分析、理解することを経験することが必要ではないかと考えているため、まずは一つのサービスのデータ分析を担当してみたいと思います。
そして、いくつかのサービスのデータ分析を経験し、複数サービスのことを深く理解できるようにな流ことを目指したいと思います。
そのあと、最終的には複数サービスのデータを総合的に扱ったデータ分析にも取り組んでみたいと思います。

データをたくさん持っている企業でデータ分析をした場合、そうでない企業と何が違うと思いますか。

複数サービスのデータを持っている場合、単一サービスのデータしか持っていない場合よりもユーザーの理解が深まる可能性が高いと思います。
例えば、御社には電子決済サービスの楽天Edyがありますが、ユーザーがEdyで決済をする度にその行動はデータとして残るため、ユーザーはその時どこにいたのか、どのようなものを購入していたのかがわかります。
そしてこれらのユーザーの取引データを時系列順に整理して分析すれば、ユーザーがどのような行動をとっていたかも推測することができると思います。
一方で御社はECサイトである楽天市場も運営していますが、こちらではユーザーが通販で何を買ったか、というデータが残ると思いますが、そのデータだけではなぜその商品の購入に至ったのかという背景はわからない場合も多いと思います。
そこで、楽天Edyで得られたデータから推測されるユーザーの行動を参照すれば、楽天市場での商品購入前の行動を割り出すことができる可能性があり、商品購入に至ったかの背景がわかる場合もあるのではないかと思います。
このように単一サービスのデータ分析だけではわかり得ないことが、複数サービスの分析を行うことでわかるということがあると思うので、ユーザー理解という点でデータの多様性は非常に大切だと考えています。