おむつとビール（おむつとびーる）
「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析（注1）の事例。1990年代半ばから2000年代初めにかけてメディアや講演などでよく語られ、データマイニング（注2）という言葉と概念を一躍有名にした。 一般に「米国の大手スーパーマーケット・チェーンで販売データを分析した結果、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることが分かった。調査の結果、子供のいる家庭では母親はかさばる紙おむつを買うように父親に頼み、店に来た父親はついでに缶ビールを購入していた。そこでこの2つを並べて陳列したところ、売り上げが上昇した」という内容で知られる。 直接的には、1992年12月23日の「ウォールストリートジャーナル」に掲載された「Supercomputer Manage Holiday Stock」という記事が発端だとされる。この記事では「米国中西部の都市でこの店は、ある
A/Bテストよりすごい？はじめてのインターリービング - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。メディアデータ分析部の飯塚(@zr_4)です。 弊社では現在、複数のニュース形式のアプリケーションを運用しており、各プロダクトでユーザーの趣向にあうような記事リストのパーソナライズを行っています。 左から：LUCRA、ニュースパス、グノシー そのため、記事のランキングに関するA/Bテストをする機会が多々あり「少数のユーザーで高速に有力なパラメータを探したい」というニーズがありました。 今回は上記ニーズを満たすべく、グノシーの本番環境に導入したインターリービングを紹介します。 インターリービングとは 概要 インターリービングは高感度なランキング評価手法です。 実験的に、10倍から100倍従来のA/Bテストよりも効率的であることが知られています。*1 従来のA/Bテストにおいて、2つのランキングリストを評価する際は、ユーザを2つの群に分け各々に別々のランキングリストを提示
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