こんにちは！ITプロパートナーズの新卒エンジニアの栗岡です。
2019年4月1日に新卒2期生、エンジニアとしては1人目のエンジニアとしてジョインしました。
業務では、Larave/Vue.js/JQueryでITプロパートナーズメインサイトの開発と20卒21卒の新卒採用担当をしています！
今回は、会社の新ルールAd-vanを使い、社内データの統計分析PJ(仮)を1人で勝手に始めましたというお話を自分を鼓舞する意味を込めてしようと思います。
本当は5月にはキックオフしていた事は秘密です。
そもそもAd-vanとは？？
ITプロパートナーズの新しい制度です。
毎週水曜日にそれぞれの社員が考えた「今やりたいこと、今やるべきこと」に 主体的 に取り組んでもらうという制度です。
エンジニアにとっては凄く嬉しい制度で、自社サービスにtypescript導入している社員やR&Dプロジェクトを進めるエンジニア がいます。
今回はこの制度を使い、簡単ではありますがデータ分析に挑戦してみようと思いました。
（専攻が心理系だったことから、統計分析は研究のためにふんわりと使っていた背景もあり、、）
やりたい事
主要事業であるITプロパートナーズのデータや20卒採用で取れたデータを統計分析という形で処理し、データを取得し、ただ眺めていただけの状態から、統計的に何が言えるのかまで出せるようにしたい。
そして、いつか統計に強いエンジニアやサイエンティストにジョインして欲しい。
僕自身が統計学に精通しているわけでも、数学がゴリゴリでできるわけではないので、
「取得しているデータを活用する」するための一歩になれば良いというモチベーションで緩くやって行きますw
使用ツール・言語
言語はぶっちゃけなんでも良かったのですが、データ分析と言えばPython！R！っていうのが何となく嫌で、あまのじゃく精神からJuliaにしました。
デモ
今回は試しに、JuliaとJupyter Notebookを使った回帰分析とグラフ表示をファッションサイトをスクレイピングして取得したデータで試しに行いました。
今回は、身長が高いモデルさんほどファッションサイトではランキング上位に来るのか？つまり、背が高い人ほど洋服が似合うのか？？を検定しました。
ランキングの順位に対して、身長に因果関係があるのかを判定します。
コマンドラインで Jupyter Notebookを起動
jupyter notebook
あとは以下のようにコードを書き込む。(y=ax+bに当てはめるだけ)
ほぼRの上位互換のようなコードですね。
ソース実行結果！！！！
Coefficients:
Estimate Std.Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 257.544 90.8531 2.83473 0.0056
height -1.30983 0.574484 -2.28 0.0248
このように綺麗なグラフと検定結果を簡単に出力してくれました！
実際に表示されるグラフはD3.jsなので、インタラクティブに動かすことができます。
JuliaとJupyter組み合わせバッチリですね！
ソースコード一部省略して実行したので、データ分析が得意な方には目を瞑って頂けると幸いです、、、（すみません、、、）
ちなむと検定結果は、一応身長が高いほどランキングは1位に近くなります、、
あまりドキュメントも出回っていない言語であるJuliaですが、これからも勉強しながらこのプロジェクトを成功させられるように頑張ります！
数学も少しは勉強しないと、、
このプロジェクトの結果は次回でご報告がきっとできればと思います！！
最後に
ITプロパートナーズでは、Laravel、vue.js、Nuxt.jsで開発に挑戦したいエンジニア・デザイナーを絶賛募集中です！
そして、21卒新卒エンジニアのエントリーも心よりお待ちしております！
