ABテストの対象をいい感じに割り振る方法 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部の石塚 (@ij_spitz) です。 最近聴いている曲は久保田利伸さんのLA・LA・LA LOVE SONGです。 ロンバケ最高でした、月曜９時はOLが街から消えるというのも納得です。 Gunosyではプロダクト改善のためにABテストを用いて意思決定を行っています。 今回はタイトルにもある通り、ABテストを実現させる上で必要となる対象の割り振り方法を、Gunosyで以前使っていた従来の手法と半年ほど前に新しく導入した手法の2つをご紹介します。 いい感じってなんだよと思われるかもしれませんが、従来の手法の課題を解決するようにいい感じに割り振る方法と理解していただければと思います。 それぞれの運用上で気づいたメリット・デメリットなども合わせてご紹介します。 従来の手法 以前はユーザIDを100で割った余りを使用していました。 例えば、全ユーザの1%でテストしたいという
データ分析について学んだこと by サマーインターンシップ - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部インターン生の荻原です。 最近はThe Script - Superheroesをよく聞いています。 本記事では、私と同じデータ分析部所属の大原が9/20・21の2日間開催されたエンジニア職向けサマーインターンシップに参加したので、 その模様及びそこから得た学びを共有したいと思います！ Gunosy Summer Internship 2016とは エンジニア職向けサマーインターンシップの様子 Gunosyに関する講義 Gunosyの開発組織・技術に関する講義 ハッカソン インターンシップでの気づき（荻原） データ・機械学習アルゴリズム理解の重要性 「切り捨てるもの」を明確にすること 状況に応じて作業方針をダイナミックに変更する決断力の大切さ インターンシップでの気づき（大原） 機械学習のモデルに対する理解と経験が必要 評価手法について理解すること 終わりに Gun
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