転職ドラフトのデータ分析 - 階層ベイズによる提示年収のばらつき推定 - LIVESENSE Data Analytics Blog

こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は以前の記事の続きで転職ドラフトの年収非公開施策のデータ分析について紹介します。階層ベイズを利用した推定を行います。 以前の記事では提示年収のばらつきをユーザー別標準偏差の平均で計算していました。指名数が多いユーザーばかりであればこの方法で十分なのですが、実際には指名数数件のユーザーが大半を占めます。指名数が少ないと正確な標準偏差が得られにくいので、ばらつきの適切な評価がしにくいという問題があります。そこで、階層ベイズを利用して指名数が少ないユーザーの情報を適度に取り込んだ推定を行うことで、ばらつきをより適切に評価しやすくします。 転職ドラフト年収非公開施策のデータ分析については下記の記事もご参照ください。 analytics.livesense.co.jp 転職ドラフトの年収非公開施策のデータ分析 まず簡単におさらいで