A/Bテストって何のためにやるの？ 月間100億PVサイトのエンジニアが教える、いまさら聞けないデータ活用入門
A/Bテストって何のためにやるの？ 月間100億PVサイトのエンジニアが教える、いまさら聞けないデータ活用入門 ヤフーでは、同志社大学文化情報学部の学生を対象に、社員による計15回講義「インターネット環境におけるマルチビッグデータの活用」（2015年4月～7月）を実施いたしました。今回は、7月に行った講義の中から、Yahoo!ニュース責任者・有吉健郎による講義「Yahoo!ニュースがデータを活用する理由」と、Yahoo!ニュースのエンジニア・池田健人による講義「データ分析の裏側」の内容の一部を当ブログ用に再構成してご紹介します。 A/Bテストって、何のためにやるの？ 当ブログではこれまで、Yahoo!ニュースで行っているA/Bテストの事例（※アプリのバナーテスト、Yahoo!ニュース トピックスの見出しテスト、トップページの行間デザインテスト）をいくつかご紹介したことがありましたが、今回は
A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT
本記事の編集方針 ※この記事に興味をもたれた方は、 A/Bテスト カテゴリーの記事一覧 - 廿TT も、必要に応じてご覧いただければと思います。 本記事はもともとは、「A/Bテストの数理」への批判：「有意」とはなにか の続き的なエントリでした。 しかし、予想外に反響があったため Request for Comments（ご意見求む）の精神で、随時更新している部分もあります。 ただし、ベースとなる主張、Web系施策のA/Bテストに、仮説検定は向かないという部分は変化していません。 もしぼくの考えが変わり、「やっぱ仮説検定、いいかも」となった場合、本記事の存在価値はほぼ消滅します。 そのようなことがあれば、ページ最上部に「考えが変わりました」と明記します。 また、他の修正箇所も区別して明記し、差分がわかるようにします。 ただし細かい言い回しや、誤字脱字等はだまって修正します。 目次： そもそも
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