PyMC3を使ったベイズ推論によるA/Bテスト - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。 データチームの後藤です。 A/Bテストはサービス改善のための施策の効果測定に欠かせないツールですが、最近のVASILYでは、運用するサービスが増えてきたことに伴いA/Bテストの内容も多様化してきました。今回はそのA/Bテストにベイズ推論を用いた具体的な例を紹介します。 問題設定 あるサービスのコンバージョン率を上げるため、コンバージョンの前提となる行動Xを増やすための修正を実施しました。ここで、「コンバージョン」は商品の購入などの成約を、「コンバージョン率」は利用数に対して成約に結びついた割合を、「行動X」は買い物カゴに商品を入れるなどコンバージョンの前提となる行動のことを指すことにします。修正がコンバージョン率の上昇に寄与したのかをデータから判断する必要があります。 修正後のページ（パターンA）を表示したグループと、修正前のページ（パターンB）を表示したグループの行動ログを
テキストマイニングによるレビューの評判分析 ~はじめの一歩~ - ZOZO TECH BLOG
iQONはAppStoreのレビュー4.5, GooglePlayのレビュー4.3と、嬉しいことにユーザーから高い評価を受けています。しかし、実際にユーザーが日々感じているアプリの良い点だったり不満点などの本音の部分は、レビューやTwitterなどのユーザーが投稿する文章の中に含まれています。特にサポートにお問い合わせをしてくださったユーザーからいいただくような改善を訴えるメッセージとは違い、Twitterやレビューに投稿している文章には現状ユーザーが感じている改善してほしい点やバグ等が、より意識せずに書かれている可能性が高いと考えられます。そのテキストの内容を解析できれば、開発者が認知している問題の中でもより多くのユーザーが改善してほしいと感じている点であったり、我々開発者が気づけていなかったバグの発見等が可能になると考えられます。 そこで今回、「評判分析はじめの一歩」と題して、iQON
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