アドテク部勉強会第1回：『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』で目指したもの・学んでもらいたいもの | RCO Ad-Tech Lab Blog
アドテク部勉強会第1回：『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』で目指したもの・学んでもらいたいもの 2014/10/31TJO 皆さんこんにちは、TJOです。先週10月22日（水）にアドテク部勉強会第1回ということで、拙著の宣伝（笑）と執筆するに当たり私が何を考えていたかといったことを中心にお話しました。 強調したかったのは、スライドの真ん中の辺りで取り上げた「基礎知識」として挙げた2点です。 「集計」と「統計学的分析」の違い 「機械学習」は何を学習するのか もちろん真剣に勉強し始めたら、そして究めようと思ったらキリがありませんし、逆に言えばいくらでも手を抜いてしまえるのがデータ分析というもの。そうは言っても、データマイニングとか統計学とか機械学習とか身に付けると、こういう良いことがあるんですよ～！というのを出来るだけ分かりやすく話してみた・・・つもりです。 最後のペー
データ量が膨大でも大丈夫！基本統計量で「全体」を10秒で把握する – マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab.
まずは、あるECサイトがリスティング広告を出稿した結果を見比べて下さい。 掛かったコストも、クリックも、獲得したCV件数も全く一緒で、計上された売上のみ異なります。どちらのキャンペーンが結果は良かったかと問われると、間違いなく「Y」になります。 では、どちらに「改善の施し様」があるでしょう。 「G」でしょうか？ いいえ、残念ながら、これだけでは解りません。キャンペーンは、無数にあるキーワードと広告で構成されています。この数字は、全てを合算したに過ぎません。 キーワードと広告単位で、CV件数を獲得していないもの、CPAが高いもの、CPCが高いもの等に分類する必要があるでしょう。 しかし、その洗い出しにどれくらいの時間を要するでしょうか。Excel形式で出力した後、全体の数字を見て、何がボトルネックか把握して、何度もエクセルをソートして……。 ずんの飯尾和樹のように現実逃避して、平日の昼間から
A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT
本記事の編集方針 ※この記事に興味をもたれた方は、 A/Bテスト カテゴリーの記事一覧 - 廿TT も、必要に応じてご覧いただければと思います。 本記事はもともとは、「A/Bテストの数理」への批判：「有意」とはなにか の続き的なエントリでした。 しかし、予想外に反響があったため Request for Comments（ご意見求む）の精神で、随時更新している部分もあります。 ただし、ベースとなる主張、Web系施策のA/Bテストに、仮説検定は向かないという部分は変化していません。 もしぼくの考えが変わり、「やっぱ仮説検定、いいかも」となった場合、本記事の存在価値はほぼ消滅します。 そのようなことがあれば、ページ最上部に「考えが変わりました」と明記します。 また、他の修正箇所も区別して明記し、差分がわかるようにします。 ただし細かい言い回しや、誤字脱字等はだまって修正します。 目次： そもそも
ネット調査はビジネスの参考にならない?!ビッグデータ＆統計学ブームの落とし穴
データ分析ってこうやるんだ！実況講義 ビッグデータ時代の到来がさけばれ、データ読解・活用力がますます問われ始めています。危機感を高めている文系ビジネスパーソンに対して「統計学がわからなくても大丈夫！ 基礎的なデータ読解力があれば、仕事にも十分応用できる！」と力強いエールを送るのは、数多くの著書で鮮やかなデータ解析力を披露するエコノミスト吉本佳生さんです。本連載では、身近なデータを使いながら読解プロセスや読み誤りを防ぐコツをまとめた、吉本さんの新刊『データ分析ってこうやるんだ！実況講義』のエッセンスをご紹介していきます！ バックナンバー一覧 ビッグデータ時代の到来がさけばれ、データ読解・活用力がますます問われるようになりました。危機感を持つ文系ビジネスパーソンに対し「統計学などの専門知識がなくても、基本的なデータ読解力があれば、仕事にも十分応用できる！」と力強いエールを送るのは、数多くの著書
データサイエンティストを目指すに当たって、ぜひ揃えておきたいテキストたちを挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記2 2015年末の時点での最新リストはこちらです。 追記 この記事の5カ月後にもう少し更新した内容の「お薦め本リスト」記事を2つupしてますのでそちらもお読みください。 2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 今回は、僕が実際に自然科学の研究者からデータサイエンティストへと転身するに当たって、いつも脇に置いていたテキストや同僚が参考にしていたテキストをまとめて紹介します。 ※以下僕も持っているものには「＊」を打ってあります*1*2*3 統計学 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メ
施策前後のCV率に有意差はあるのか？ - MOL
はい、タイトルのとおりでございます。とある改善を行いまして、その効果というのが誤差の範疇なのか、それとも効果があったのか（プラスマイナス問わず）知りたい状況に陥りましたんで、いろいろ調べてみましたよというお話。 Google Website Optimizer とか使えば、テストを実行してしばらくしたら勝手にこっちの方が何％優れてるよーって教えてくれるんですけど、今回のケースだと GWO の実装が難しかったので Google Analytics で指標を読み取ることにしました。 やりたいことはですね。手元にあるデータは施策前後の１週間毎のコンバージョン率（8週間分）がありますんで前後8週間の平均CV率を出して何％改善したのか確認したいわけです。で、今回の場合1%程度改善されたのですが、これって別になんにもしなくても1%上がっちゃったりするのか、それとも偶然ではない有意の差なのかってことを理
平均と偏差、分散、相関
調査とか測定を行って得たデータの集まりがあったとき、その集団の構造を端的に表現してしている代表的な言葉が平均値と偏差値です。 偏差値の出し方はともかくとして、平均値の出し方ぐらいはご存じだと思いますが、その概念的なものはどうでしょう。また、偏差値もよく聞く言葉ですが、何かモヤモヤした感じを抱いていませんか？これらはデータの集まりである集団構造を一言で表せる言葉ですので、統計にはよく用いられます。 ここでは、平均値・偏差値・分散及び相関などの概念について説明します。 【平均】 平均値を求めるには、データを全て加え総個数で割る事で求めていますが、このやり方は算術平均と呼ばれています。平均にはこの他に幾何平均、調和平均がありますが、これらは特殊なもので、通常特に断りが無ければ平均と言えば算術平均の事を指しています。 幾何平均は比率の平均を出したいとき、対数正規分布の中心を求めるとき、人口の増加率
クリック統計学に陥らない、とりあえず5つの方法 - 女教師ブログ
クリック統計学をマスターする、ただ５つの方法 - 女教師ブログのＢ面クリック統計学エクセルや統計ソフトのボタンを「クリック！」することで統計解析を行う学問。最近の統計ソフトは、分析結果を提示する際に必要な係数や情報を、一回のクリックで一度に出力してくれる便利なものが多い。しかし、そうした便利さゆえ、「統計学とは何ぞや」ということをちっとも理解していないような、ひどい統計解析を行う立場。および、そうした立場を「統計はツールなんだし、数式なんて覚えなくていいじゃん」のように開き直る理論的態度。*1 1. 似た変数を統合する前に、単純集計・クロス表・グラフなどをつかって、「生データ」の特徴を徹底的に調べましょう。 たとえば、英語読解力、語彙力、発音の正確さ、流暢さなどが、すべて英語力に関係するものだからといって、それを統合していい理由は少しもありません。「似ている」「関係している」というのと、「
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申し訳ありません。お探しのページは見つかりませんでした。 「エクセル統計」、「秀吉」、「トレンドサーチ」は、最新版が発売されています 「エクセル統計」、「秀吉」、「トレンドサーチ」など、社会情報サービスのソフトウェア製品の古いバージョンへのリンクをクリックしてこのページが表示された場合は、最新版のページをご覧ください。 エクセル統計 秀吉Dplus トレンドサーチ2015 統計WEB（2016年5月16日リニューアルオープン） BellCurve（ベルカーブ） 製品サポートページ サイトマップ 前のページがリンク切れの可能性があります ベルカーブのサイト内からのリンクでこのページが表示された場合、申し訳ございませんが、リンクの記述が誤っている可能性があります。お手数ですが、ご指摘いただけますと幸いです。 メールアドレス：software@ssri.com
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