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 最近、『Transformerによる自然言語処理』という書籍を買って、これまであまり追いかけていなかったTransformerについて仕事でカジュアルに使えるレベルまで色々と準備してみようと思い、その過程で見つけた色々な情報をまとめてみました。 以前、『BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング』も買って、写経しながら試していたのですが、仕事であまり使う機会がなかったのであまり身につかなかったです。その反省も込めて、仕事でその

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 目次 ・Robynとは ・とりあえずチュートリアルやってみる ・向き合い方 ・参考情報 Robynとは Robyn（ロビン）はFacebook（META）が開発しているMarketing-Mix-Modeling（以降、MMM）のオープンソース（https://facebookexperimental.github.io/Robyn/）です。主にR言語で開発されています。（Python版は目下開発中らしいです。） MMMは、マーケティングの広告投資の予算を、効果を最大

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

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 先日、知人が社労士の試験を受けていたのですが、アプリで問題を色々と解けるものがあるらしく、少しの課金で通勤電車などでの勉強が捗るそうです。統計検定に関してもそのようなものがあればいいなとは思いますが、そんなものを作る気力はないので、よくある分布とその平均と分散に関する導出についてひたすら記していきます。これで少なくとも自分の通勤時の学習が捗ると思われます。なによりも、歳をとっても最低限の数式を扱うスキルがあれば思い出せるレベルで残すことも意識したいですね。

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 友人に『マーケティング・サイエンス入門』がおすすめと言われて読んだんですが、やっぱり実行できないとモヤモヤしてしまいますよね。そこで、登場する手法に関連したRのコードやらを集めてみました。 ・BASSモデル ・多次元尺度法 ・因子分析 ・ロジット&プロビット ・分散分析 ・クラスター分析 ・判別分析 ・決定木 ・コンジョイント分析 ・RFM分析 ・共分散構造分析 BASSモデル 市場全体の規模が動的にどのように変化するかを予測するために使われるモデル。 R を使ってバ

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 仕事で深層学習を使うことはないのですが、扱える技術の幅を広げていきたいなと思い、BLSTMを用いた文書分類についてkerasでの簡単なサンプルコードをやってみようと思います。データは以前集めた、某不動産紹介サイトの賃貸マンションの設備に関する文書とそれがデザイナーズマンションかどうかのラベルを使います。そして文書内の単語からその文書がデザイナーズマンションかどうかを予測します。前回はAUCで83%だったので、それを超えれると良いですね。 目次 単純なRNN

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 先日、某勉強会でLTをしました。その際に10秒だけ紹介したRのパッケージについて記事を書いてみようと思います。 LDATSパッケージについて 時系列でのトピックモデルを推定することができるパッケージです。 やっていることとしてはLDAでトピックを推定して次元を減らし、そのトピックの多変量時系列に関してベイズ手法による変化点検知のためのパラメータ推定を行っているようです。GitHubの該当しそうなソースコードに多変量のデータに対するsoftmax関数での回帰を

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 2016年にバリアンがPNAS（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）に投稿した”Causal Inference in Economics and Marketing”というペーパーを見つけました。内容的に非常にわかりやすかったし学びがあったので、要約して自分のためにメモを残しておきたいと思います。要約なんぞいらないという方はこちらのPDFを見て

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 stanのユーザーガイドを見ていて、項目反応理論（IRT）についての章があり気になりました。勉強会のLTなどで手法の名前をちらっと聞いたことはあったのですが、使い道について調べていませんでした。ビジネスにおける実活用もしやすそうだと思ったので、カジュアルに分析して備忘録として残したいと思います。 目次 ・項目反応理論（Item Response Theory：IRT）とは ・ビジネスでの適用可能性について ・データ ・モデルの推定 ・結果の解釈 ・おわりに

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 今回は、今後仕事で使いたいという思いもあり、RでUplift Modelingに関して便利なパッケージがないか探した結果、2019年に登場したばかりのtools4upliftの存在を知りました。アップリフトモデリングのモチベーションに関しても簡単に説明しながら、サンプルデータで実践してみようと思います。 ・Uplift Modelingとはなにか ・Uplift Modelingの卑近な例え話 ・Uplift Modelingのサンプルデータ ・tools4

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 今回は海外のマーケティング系ジャーナルについて簡単にまとめてみようと思います。 海外のマーケティング系ジャーナルとして、評価の高いものは一体何なのか、そして、そのジャーナルの特色は何なのか、少しでも説明できれば幸いです。 まず参考としたものが、海外のマーケティング系ジャーナルをランキング化したサイトです。 A Ranking of Marketing Journals これはそもそも誰が集計してランキング化したのか気になったので、見てみると、 Michigan Sta

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 最近はBayesian Statistics and Marketingという本に関心があって、そこで取り上げられているモデルをStanに落とし込めないか模索しています。 そこで順序プロビット（Ordered Probit）の推定が必要であることがわかったため、Stanでの適用事例を漁っていました。まだマーケティング事例への適用はうまくいってないですが、いったん順序プロビットを簡単にまとめて今後の備忘録としておきます。 順序プロビットとは 被説明変数yが連続潜在変数y

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 前回の分析では、価格への反応係数の事前分布が正規分布を仮定したモデルを用いていましたが、事後分布から多峰性が観察されました。そこで今回は、各個人の価格への反応係数の事前分布が混合ガウス分布に従うとした場合の事例を扱いたいと思います。 データのおさらい データ自体は前回のブログと同じですが、先日のTokyo.Rで松浦さんがオススメしていたGGallyパッケージのggpairs関数を用いて、今回扱うデータを可視化してみます。 まず、購買したマーガリンのブランド選択(6ブラ

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 word2vecを用いた分類は以前からやってみたいと思っていたのですが、関心を持てるテキストデータがなかったのでなかなか手を出していませんでした。 ある時、ふとしたことから某グルメ系口コミサイトから蒙古タンメン中本の口コミと評価点を抽出して、その評価をword2vecでやってみるのは面白いだろうと思いついたので、さっそくやってみます。 こういう時にはじめて、データ分析だけでなくクローリング屋としても業務をやっていて良かったなと思うところですね。 コードは以前

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

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 松浦さんの『StanとRでベイズ統計モデリング』の8章の階層ベイズがすごくわかりやすいなぁと思いつつも、自分の持っているデータで試していなかったので、これを機に実践してみようと思います。 やや変数を追加しているくらいで大した変更点はありませんが、題材としては当ブログのアクセスログにおける直帰率に関するデータで、どのような要素が直帰率に影響を与えるのかを分析します。 目次 ・モデル概要 ・前処理 ・推定 ・結果（非階層モデルとの比較） ・参考文献 モデル概要 モデルは8

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。

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 先日知り合った方から、Exploratoryの紹介をしていただき、Rをカジュアルに利用できる可視化ツールとのことで関心を持っていたのですが、さっそくこのブログのアクセス関連のデータを集計・可視化してみようと思います。 【目次】 ・Exploratoryについて ・ダウンロードとインストール ・データの読み込み（Built in）と可視化 ・データの読み込み（With R）と可視化 ・dplyrの活用 ・使ってみて思うところ Exploratoryについて Explor

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 仕事で記事間の類似度計算などがあったりするんですが、TF-IDFにしてCOS類似度を計算するなどの方法で行っているのが現状です。そろそろ他の手法にも移行したいので、それに変わる類似度計算の手段としてDoc2vecを試してみたいと思います。 データ 以前より収集している洋楽の歌詞データを用います。Billboardのランキングに登場した楽曲の歌詞データを961曲分集めたものとなります。英語なので、日本語のように形態素解析は不要ですが、ストップワードを除去するな

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