仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
皿洗いの7つの方法とリアクティブシステムのメッセージ駆動 - Qiita
はじめに This is a translation of The 7 Ways to Wash Dishes and the Case for Message-driven Reactive Systems by Jamie Allen, which originally appeared on the Lightbend blog. 本記事は Lightbend のJamie Allen氏によるブログ「The 7 Ways to Wash Dishes and the Case for Message-driven Reactive Systems」を翻訳したものです。なお、翻訳に際して、LightbendのEugene Yokota氏にレビュー頂きました。ありがとうございました。 理解が難しいリアクティブシステムのコンセプト（非同期とかノンブロッキングとか）を、皿洗いという日常的な行
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