ジョブレコメンデーションについてのリサーチまとめ – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 9月のイベントでジョブレコメンデーションについて調べて発表(実務と論文で学ぶ ジョブレコメンデーション最前線2022)しましたが、ブログの方が情報量が多いのと、最近のSlideShareが非常にみづらいものになっているのに加え、アップデートもしやすいのでこちらに随時残せる記事を残しておこうと思います。今日はクリスマスなので、誰かにとってはクリスマスプレゼントとなりうるでしょうか。 業界にいるものとしての思い 私は大学時代に経済学部に通っていたときに、労働市場の流動性に
Bias Correction For Paid Search In Media Mix Modeling[A4一枚まで備忘録] – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト A4用紙1枚にまとめるイメージでメモを残そうという取り組みです。 今回は2018年のGoogleのMedia Mix Modeling（マーケティング・ミックス・モデリング）に関する論文です。Bias Correction For Paid Search In Media Mix Modeling前回と違い、因果推論の観点で考察などが書かれています。前回のものがモデリングのテクニカルな側面を描いたものとすると、今回はテクニカルな話は置いておいて、因果関係について様々な
ディリクレNBDモデルのマーケティング分野での適用に関して色々調べてみた – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト どの企業のマーケティング担当者も、自分が属する市場や自分の会社の商品の需要予測ないし購買行動の予測に関心があると思います。それらを予測できる手法として、ディリクレNBDモデルが候補にあがると思います。 以前、『確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力』を読んだ際に、需要のシミュレーションにディリクレNBDモデルが使えるということを知りましたが、繰り返し利用するサービスや消費財向けのアプローチなのかなと思って、自分が扱うサービスへの適用可能性の低さか
Bayesian Statistics and Marketingの5章 – 家計の異質性を考慮した階層ベイズモデル – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに ゴールデンウィークで実家に持ち込む本としてチョイスしたのが、2005年出版の「Bayesian Statistics and Marketing」です。大学院のときに購入して、ちょっとしか読んでませんでした。 この本は、字面の通りマーケティング関連の分析に関してベイズ統計を使ってアプローチするというもので、この書籍のために作られた、Rのbayesmというパッケージの紹介もあり、理論だけでなくRで実践することもできます。1章から7章までの全ての分析事例に対して
RのContextualパッケージをいじってみた際のメモ書き – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに このブログの私の中での位置づけは、今後仕事で使いそうなものを調べて書き溜めるというところにあります。仕事で使っているものはブログに載せないというスタンスでもあるのですが、出来るだけ先回りしておきたいところです。今回は、昨年のJapan.RやTokyo.Rで紹介されていたcontextualパッケージを触ってみたというゆるふわな内容となっています。 目次 ・バンディット問題とは ・マーケティング関連でバンディット問題が役に立つ場面 ・バンディット問題で出てくる
[Stan]生存時間分析のコードと便利なデータセットについて – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 仕事で生存時間分析を使うことは結構あるのですが、マーケティングの良いデータセットがない印象でブログにしにくいと感じていました。また、Stanでの生存時間分析の事例もあまり把握していません。そこで使えそうなデータセットやStanのコードを探して、そのデータに対して生存時間分析を適用してみたいと思います。 目次 ・生存時間分析とは ・生存時間分析で使えるデータ ・生存時間分析をマーケティングで使う際の用途 ・先行研究 ・生存時間分析で使えるデータセット ・Sta
不均衡なデータの分類問題について with Python – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト データマイニング界隈で人気のKDnuggetsで紹介されていた、”Dealing with Unbalanced Classes, SVMs, Random Forests, and Decision Trees in Python“のプログラムが残念なことに画像だったので、写経しました。せっかくなので、紹介させていただきます。内容としては不均衡データに対する処方の紹介で、プログラムはPythonで書かれています。ライブラリさえインストールできれば皆さんもすぐに実行で
分散表現を特徴量として文書分類するための方法について調べてみた – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 以前、テキストアナリティクスシンポジウムに参加した際に登壇者が機械学習のタスクにおいて分散表現を特徴量に使ったと言っていて、実務で使えるようにしたいと思ったので、調べた手法について記します。 先行研究 海外のブログ(Text Classification With Word2Vec)では、以下の手順で文書分類のための特徴量としてWord2Vecが用いられていました。 STEP1:ロイターのコーパスをもとにWord2Vecを求める。（先行研究では100次元に圧縮していま
深層学習のマーケティング適用事例をarXivから漁る – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 深層学習が流行りだして久しいですが、マーケティングにおいて適用することが全くないため、学習のモチベーションを維持する事ができておりません。そろそろアカデミアの領域でマーケティング事例での深層学習の盛り上がりがあるのではないかと期待して、調べてみようと思います。 基本的に各研究ごとに ・目的と結果 ・対象となるデータ ・手法の概要 ・PDFのリンク について記していきます。リンクは下の方にある参考情報を参照ください。 調べ方 いったん、皆さんの大好きなarXi
人工知能学会全国大会2017のWebマーケティングで参考になりそうな研究9選 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 今更ではありますが、2017年5月に開かれた人工知能学会全国大会2017の公開資料の中から、私の本業であるWebマーケティングで役に立ちそうな研究を独断と偏見で9本ほど集めてみました。思っていたよりもWebマーケティングぽい領域が多かったので、社内での分析業務におけるアイデアに直結しそうな気がしています。 ちなみに、全ての資料はこちらにあります。 基本的に各研究ごとに ・目的と結果 ・対象となるデータ ・手法の概要 ・PDFのリンク について記していきます。
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ラーメン二郎の某飲食店レビューサイトデータに対して共分散構造分析をしてみる – かものはしの分析ブログ