This is the slides where I used for Japan.R I tried to estimate the effect of advertisement by Hal Varian's approach that he described in his paper.
![データサイエンティストカジュアルトーク by wdkz](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db076d180e87c49a0c3a2fbbe27266491815b0cd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fwdkz-130908235858--thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
This is the slides where I used for Japan.R I tried to estimate the effect of advertisement by Hal Varian's approach that he described in his paper.
これはディスプレイ広告に限った話ではないと思うんですが、あるPC / スマホ上の何かしらのクリエイティブに対するクリック数がそのデザインの良し悪しによって左右されるということは、web業界ではよく知られているかと思います。 そういう場合「どんなデザインがクリック数を増やすのに有効か?」というのは、厳密にはきちんと条件統制をかけて実験計画法に基づいてデザインしたA/Bテストなどで調べるべきなんでしょうが、そこまで綿密にやっている余裕のない現場も結構多いはず。 そこで、今回は既に計測済みの各広告のクリック数(CTRでしか得られていないようであれば実クリック数に直すものと想定する)データが得られているものと仮定して、それを各広告のデザイン要素を表すインデックス(二値orカテゴリカルデータ)のデータと組み合わせて、「どんなデザインをすればクリック数が増えるか?」を推定するというケースを想定してRで
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