再現性問題のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
経済セミナー2022年6・7月号 通巻726号【特集】経済学と再現性問題 日本評論社Amazon 最近は計量経済学・統計学方面の方々との交流が多いんですが、そのご縁で『経済セミナー』の2022年6・7月号が再現性問題を取り上げていたと知り、入手して読んでみました。特集部分の目次を以下に引用すると、 特集＝ 経済学と再現性問題 【鼎談】再現性の問題にどう向き合うか？……川越敏司×會田剛史×新井康平 心理学における再現性の危機――課題と対応……大坪庸介 経済学における再現性の危機――経済実験での評価と対応……竹内幹 フィールド実験・実証研究における再現性……高野久紀 健全な研究慣習を身に付けるための実験・行動経済学101……山田克宣 再現性問題における統計学の役割と責任……マクリン謙一郎 という内容で、幾つかの分野にまたがって論じられています。特に、このブログ含めて個人的に度々お世話になってい
「仮説ドリブン」という名の甘い罠 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今回の記事では、ちょっと感覚的でふわっとした話をしようと思います。それは「『仮説ドリブン』という考え方には往々にして落とし穴があるのではないか？」という問題提起です。 そもそも、「仮説ドリブン」（仮説駆動型：hypothesis-driven）というアプローチは実験科学分野出身の我が身にとっては、個人的には馴染み深いものです。まだ僕がポスドクだった頃、国際会議に際して日本人研究者同士で集まる会が毎回あったのですが、その席上でお話を聞く機会があった当時のトップ研究者の先生から「この世の森羅万象は網羅しようとするにはあまりにも広大過ぎる、故に森羅万象を区切って『仮説で白黒つけられる範囲』に絞り、これを検証するということを繰り返して前に進むべき」ということを聞かされ、感銘を受けたのを覚えています。 実際、仮説ドリブンの考え方は非常に有用なものであり、今現在僕自身が主戦場とする広告・マーケティング
データサイエンスだらけの桃太郎 - oscillographの日記
昔々あるところに分析からの示唆出しが趣味のおじいさんと特徴量生成が得意なおばあさんがいました。 おじいさんはオンプレサーバーへ定時確認に、おばあさんはクラウドサーバーへ重要指標のモニタリングに行くと、フルマネージドなデータベースから外れ値の桃群が現れました。 「こんな桃群は見たことがない。gzip圧縮してローカルで中身を見てみよう」 持ち帰った桃群をローカルで解凍してみると、中からメモリに乗り切らないサイズの赤ん坊が出てきました。 赤ん坊はExcelで開けなかったので、おじいさんとおばあさんはBig Queryで分析しました。 二人はこの赤ん坊を 「桃.gzから生まれたので桃太郎と名付けるのが妥当だろう。」 と考えて桃太郎と名付けました。 桃太郎はPRML片手にPythonでプログラミングをしながらすくすく育ち、立派なデータサイエンティストになりました。 成長がサチった桃太郎はある日おじい
Netflixがカスタマーを誰よりも理解するためのデータ分析プロセス、コンシューマー・サイエンスの紹介 - Qiita
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、
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