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衆院選
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はじめに CausalML とは 現在 CausalML で提供されているもの CausalMLがどういう分野で適用可能か Targeting Optimization Causal Impact Analysis Personalization おわりに 統計的因果推論の関連記事 はじめに 本記事は H. Chen et al. (2020), "CausalML: Python Package for Causal Machine Learning" の紹介記事です。 上記 Chen et al.(2020) は目下研究分野としてもアツい、機械学習を用いた因果推論手法を提供する CausalML という最新の Python パッケージの紹介になっています。この CausalML は Uber Technology のメンバーが開発したパッケージで、著者らは同社のメンバーです。Uplif
岩波データサイエンスvol.3 Causal Forest Causal Forest による因果効果の推定 おわりに 統計的因果推論の関連記事 岩波データサイエンスvol.3 岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた、第二弾です。今回は「非均質性を伴った処置効果(Heterogeneous Treatment Effects)」の推定で数年前に提唱された Causal Forest を用いてみたいと思います。なお、岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた(1) - YuRAN-HIKOでも傾向スコアマッチングを用いた記事があります。ご興味のある方は併せてお読みください。 使用するデータや用いる説明変数に関しては前回の記事と同様になります。では、早速分析を進めていきたいと思います。今回も R言語を用いることとします。 Ca
はじめに 継続に関する分析は簡単ではない 統計的因果推論 x 継続分析 IPWsurvival パッケージを用いた生存分析 IPW 推定量を用いずにそのまま生存分析を行う IPW 推定量を用いて生存分析を行う log-rank検定を実施 統計的因果推論の関連記事 はじめに スマホゲームのようなアプリの運営において「ユーザーの継続率」はKPIの中でも特に重要な指標として上げられます。特に近年のゲームアプリはリリース直後に大型のプロモーションを行って大量のユーザーを一気に獲得してしまうことも多く、そこでゲームを始めたユーザーにゲームを中長期的に継続してもらうことがアプリの命運を握ると言っても過言ではない状況も生まれています。そのため、ユーザーの継続率の分析、ならびにその向上は非常に価値のある取り組みと言えるのです。 継続に関する分析は簡単ではない 一方、ユーザーの継続を分析するのはそうそう簡単
本記事は「連載 アプリゲームの基本 KPI を分析の専門家が解説 - YuRAN-HIKO」シリーズの記事です。本シリーズでは、アプリゲームのKPI (Key Performance Indicator: 重要業績評価指標) の基本を解説していきます。KPI のイロハの理解が深まり、それが本記事を読んでくださった皆さんの業務に生きればよいなと考えています。 なお、本シリーズではダウンロード無料、アイテム課金制のゲームを対象にして話を進めていきます。 アプリゲームのKGI -売上- 基本 KPI 1. -DAU, ARPU- 基本 KPI 2. -PUU, ARPPU- 基本 KPI 3. -課金率- 押さえておきたい！アプリゲームの基本 KPI 記事一覧 アプリゲームのKGI -売上- KPIの話に入る前に、似たようで別の指標である KGI (Key Goal Indicator: 重要目
企画力とは組織力、情報力、先見力、創造力、構想力、表現力、説得力という7つの能力を総合して課題に対する解決策を提示する、提案する能力である。 はじめに そもそも、まず「企画」とは何か 「企画力」の構成要素 組織力 情報力 先見力 創造力 構想力 表現力 説得力 おわりに はじめに 最近、業務中に「企画力とは何か？」という問いに直面する機会がありました。 企画力にかかわらず、開発力だの女子力だの「○○力」という曖昧な言葉で理解してしまおうとする傾向がありますが、実際その言葉が何を意味しているのかと問われた際、果たして明確なイメージをもって答えることができるだろうか？ 私が突き当たったのはそういう問題です。 「企画力」という安易な言葉で言い表されたもの。それがどういう要素で構成されており、その要素間がどう連携して総合力として現れるのか――その答えを探るキッカケになればと思い、一冊の本を手に取っ
ARPUとARPPUはいずれも1人あたりの課金額を示す指標だが、前者は分母を全ユーザーとするのに対し、後者は課金ユーザーに絞るという違いがある。 ゲームに限らずデータ分析で頻繁に用いられるARPUという指標とARPPUという指標。名前もよく似ているこの両者の違いは何でしょうか。ゲーム業界で長年データ分析に関わってきた専門家が分かりやすく解説をします。 ARPUの意味と求め方 ARPPUの意味と求め方 ARPUとARPPUの使い分け ARPU/ARPPUの発展形 データ分析の関連書籍紹介 ARPUの意味と求め方 ARPUとは「ユーザー1人あたりの平均課金額」のことで、英語の Average Revenue Per User の略称です。その値は、以下の計算式で求めることができます。 ARPU = 売上 / アクティブユーザー数 例えば日次のARPU (ARPDAU) を出したい場合はある日の
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