施策の優先順位付けのために分析Dayを実施しました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosy Tech LabのMedia MLチームでマネージャーをしている id:skozawa です。 もう年末、早いですね。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021の2日目の記事です。昨日の記事は加藤さんのチーム再編とCompany Betsでした。 今日はMedia MLチームで施策の優先順位付けのために分析Dayを実施した話です。Gunosyでは6月から期が始まり、12月からは下期となります。そこで下期にやることの案出しと、出てきた施策案に対して優先順位の見積もりをするために分析Dayを実施しました。 分析Day 分析Dayは2日間行いました。今は在宅勤務中なので1日目はリモートで行い、2日目だけオフィスに集まって実施しました。分析Dayの2日間は通常業務はせず、施策の効果などを見積もるための分析を分担しながら行いました。基本はSla
A/Bテストよりすごい？はじめてのインターリービング - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。メディアデータ分析部の飯塚(@zr_4)です。 弊社では現在、複数のニュース形式のアプリケーションを運用しており、各プロダクトでユーザーの趣向にあうような記事リストのパーソナライズを行っています。 左から：LUCRA、ニュースパス、グノシー そのため、記事のランキングに関するA/Bテストをする機会が多々あり「少数のユーザーで高速に有力なパラメータを探したい」というニーズがありました。 今回は上記ニーズを満たすべく、グノシーの本番環境に導入したインターリービングを紹介します。 インターリービングとは 概要 インターリービングは高感度なランキング評価手法です。 実験的に、10倍から100倍従来のA/Bテストよりも効率的であることが知られています。*1 従来のA/Bテストにおいて、2つのランキングリストを評価する際は、ユーザを2つの群に分け各々に別々のランキングリストを提示
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