因果推論におけるCausal Impactの立ち位置を俯瞰する - Qiita

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kaoh_siung “因果推論におけるCausal Impactの立ち位置を俯瞰する”

2020/09/01 リンク

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因果推論におけるCausal Impactの立ち位置を俯瞰する - Qiita

#マーケティングの実務で使えるデータサイエンス ※I'm quite welcome to get your feedback or MASAKARI... #マーケティングの実務で使えるデータサイエンス ※I'm quite welcome to get your feedback or MASAKARI.. 序論オフライン広告の効果検証は難しい. 具体的には, TVCMやタクシー・電車などの交通広告は, オンライン広告で可能なタグやCookieによるユーザー特定・紐付けなどが難しいため, 施策の効果測定の難易度もかなり上がる. ただ, ここで思考停止して諦めてしまっていいだろうか? 幸いにも, 世界の統計学者(広く研究者)たちはこうした因果効果の推定のための理論や技術を長年にわたり発展させてきた. 無論, 現実と1mmのズレもない完璧な効果の測定や因果の推論を常に達成できる訳ではない. しかし, ある施策の純粋な因果効果を観測する上で含まれるバイアス(誤差)をminimizeするための道具は, 既に我々の手元に幾つか存在している. 今回は

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