将来発生するトランザクション数を予測する方法 - ZOZO TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。 webで発生するトランザクション（購買など）の中には、確率分布を仮定することで抽象化できる物があります。 今回は、トランザクションが発生する現象をモデリングする手法のひとつであるBG/NBDモデルと、この手法にもとづいて将来発生するトランザクションの回数を予測するためのライブラリであるlifetimesを紹介します。 トランザクションのモデリングについて 1987年にSchmittlein等によってPareto/NBDというモデルが提案されました。これは顧客の継続的に発生する購買行動に確率分布を当てはめ抽象化する手法で、結果として将来発生する購買を予測することに成功しました。顧客が離脱したか否かの判断や顧客生涯価値の見積もりが可能になるという点で、Pareto/NBDモデルは顧客分析における非常に強力なツールのひとつです。 Pareto/NBDをベースと
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
Off-Policy Evaluationの基礎とZOZOTOWN大規模公開実データおよびパッケージ紹介 - ZOZO TECH BLOG
※AMP表示の場合、数式が正しく表示されません。数式を確認する場合は通常表示版をご覧ください ※2020年11月7日に、「Open Bandit Pipelineの使い方」の節に修正を加えました。修正では、パッケージの更新に伴って、実装例を新たなバージョンに対応させました。詳しくは対応するrelease noteをご確認ください。今後、データセット・パッケージ・論文などの更新情報はGoogle Groupにて随時周知する予定です。こちらも良ければフォローしてみてください。また新たに「国際会議ワークショップでの反応」という章を追記しました。 ZOZO研究所と共同研究をしている東京工業大学の齋藤優太です。普段は、反実仮想機械学習の理論と応用をつなぐような研究をしています。反実仮想機械学習に関しては、拙著のサーベイ記事をご覧ください。 本記事では、機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフラ
PyMC3を使ったベイズ推論によるA/Bテスト - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。 データチームの後藤です。 A/Bテストはサービス改善のための施策の効果測定に欠かせないツールですが、最近のVASILYでは、運用するサービスが増えてきたことに伴いA/Bテストの内容も多様化してきました。今回はそのA/Bテストにベイズ推論を用いた具体的な例を紹介します。 問題設定 あるサービスのコンバージョン率を上げるため、コンバージョンの前提となる行動Xを増やすための修正を実施しました。ここで、「コンバージョン」は商品の購入などの成約を、「コンバージョン率」は利用数に対して成約に結びついた割合を、「行動X」は買い物カゴに商品を入れるなどコンバージョンの前提となる行動のことを指すことにします。修正がコンバージョン率の上昇に寄与したのかをデータから判断する必要があります。 修正後のページ（パターンA）を表示したグループと、修正前のページ（パターンB）を表示したグループの行動ログを
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