アトリビューション分析がWebマーケティングの効果測定を変えた アトリビューション分析の概要 アトリビューション分析とは、直接コンバージョン以外の間接コンバージョン（ビュースルーCVや広告クリック後 → 離脱 → 別経路からのCV）も含めて、コンバージョンへの広告の貢献度をメディアを横断して正当に評価するための分析手法です。3PASの導入によって、これが可能になります。 ここでは、効果測定における課題を3つのフェーズに分けて説明します。 アドネットワーク登場前の効果測定における課題 アドネットワークがまだ普及していなかった頃（つまりディスプレイ広告＝純広）、上記のようなパスの場合、Webマーケティングの効果測定では最後に接触した広告しか評価できず、その前に接触していた広告やSEOの効果が評価されていませんでした（見えていませんでした）。コストが発生している広告の効果が見えていないことは大き

Python Orangeを用いたステップワイズ法についてまとめる。パラメータの設定だけでできるので非常に簡単だ。回帰分析の基本的な実施方法は前回の記事を参照ください。 ■ライブラリ >>> import Orange >>> from pandas import * >>> import matplotlib.pyplot as plt #Orange - Data Mining Fruitfuk & Fun ■データ >>> housing = Orange.data.Table('./data/housing_r.txt') #データはここから確認できる #Orangeの基本のデータヘッダー部は3行だがカラム名のみの1行でも問題ない。 #その場合は、最後のカラムが目的変数に設定される。 ■モデルの設定と学習 >>> learner = Orange.regression.linear

VagrantでCenOS7を立ち上げる こちらのブログを参考にvagrant上に作成する。 vagrant cloudに登録されてるvagrant imageを取得し、仮想環境を立ち上げてログインする。 vagrant init kogurek1/centos72_64_min vagrant up vagrant ssh OSを最新版にする。 sudo yum update pyenvインストール pyenvに必要なライブラリを入れておく。 sudo yum install git zlib-devel bzip2 bzip2-devel readline-devel sqlite sqlite-devel openssl-devel pyenvはgithubから取得する。 今回は vagrantユーザのホームディレクトリに配置した。 git clone https://github.

勉強会で話した、Scikit-learnの入門資料です。speakerdecでも共有しましたが、slideshare一本化のためこちらにも上げますRead less