JMA - 株式会社ジャパン・マーケティング・エージェンシーの情報発信の場として、マーケティング・リサーチに関する色々なトピックを取り上げていきます。
JMAリサーチ道場
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ベイズ推定と最尤推定の違い
事後確率： ある事象Dが発生した場合、仮説Hiが正しい確率。条件付き確率で、P(Hi | D)と書きます。
欠損値があるデータの分析 | Sunny side up!
HAD11.3から，欠損値のあるデータを分析できるようになりました。 この記事では，欠損値の処理と，その推定方法について簡単に書きます。ただ，この記事は数式とかそういう話はないので，詳しいことを知りたい方は村山航さんの記事(PDFが開きます)や，広大の徳岡君の資料などを参考にしてみてください。これらはとてもよくまとまっていて，わかりやすいです。 欠損値の3つのタイプ 欠損値が生じる要因として，大きく分けて3つが考えられています（細かく言えばもっとある）。 データが，完全にランダムに欠損する データが，測定されている値に依存して欠損する（欠損データとは無関係） データが，欠損データに依存して欠損する 違いがちょっと分かりにくいですね。具体的に説明しましょう。 まず，データが完全にランダムに欠損するとは，データに反応しないのが，「たまたま」ということです。データになんにも依存していなくて，ほん
ブランディングの数値化について - アドファイブ日記（ミラー版）
slideshareを公開しました。PDFはこちらからダウンロード可能です。再配布自由です。 ブランディング指標の数値化について from Masayuki Isobe
『マルコフ連鎖モデルによるアトリビューション分析（インターネット広告への応用）』
こんにちは、岡川です。 今回は、インターネット広告代理店の現場で活用している数理モデルの紹介です。 はじめに、（何度も記事を書いていますが）自己紹介させていただきます。 大学院では素粒子物理学、特に超弦理論を専攻していてました。社会に出て、電機メーカーで半導体フラッシュメモリの製造工程のLPCVD(低圧化学蒸着)工程の開発エンジニアとして勤務していました。その後、インターネット広告代理店に転職して、現在は以下のようなネット広告のデータ分析を色々やっています。 ・DMPセグメント設計 ・アトリビューション分析 ・予算シミュレーション ・クリエイティブ検証 ・ウェブ×マス広告分析 ・動画広告の分析 今回の話しは、アトリビューション分析です。 今回は、特に理論的な面に焦点を絞っていますので、大学学部生含むアカデミック側の方々にも楽しんでいただければと思います。ですが、今回使っている数学は、線形代
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階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門
数式をなるべく使わないベイズ推定入門
清水公一 広告論のモデル図
20140213 web×マス広告の統合分析第1部_公開用