R でアトリビューション分析。Google アナリティクスの「コンバージョン経路」レポートを視覚化。 - 廿TT
アトリビューション分析とは バズワードです。明確な定義はありません。 広告の直接効果だけでなく、間接的な効果も含めて分析しようみたいな意味です。 コンバージョン経路 Google アナリティクスの管理画面を開いて「コンバージョン」→「マルチチャネル」→「コンバージョン経路」を選ぶと、こんなレポートが表示されます。 例えば、「オーガニック検索 > ノーリファラー」は、最終的にコンバージョン（成果）に至ったセッションはノーリファラーだったけれども、その直前のセッションはオーガニック検索だった、という意味です。 こういうのを見るのが最近はやってます。ユーザーのセッション遍歴は「カスタマージャーニー」とか呼ばれます。 R で集計 どのチャネル（訪問経路）がコンバージョンにどの程度寄与しているのか、「コンバージョン経路」のレポートから集計してみます。 データは Analytics すべてのウェブ
マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む
対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
Pythonでのデータ分析初心者がまず見るべき情報源のまとめ - Qiita
データ分析言語としてデータサイエンスの世界での存在を日々増している(と言われる)Python。 Pythonでのデータ分析、特にPandasの使い方についてまとめてみました。 ・Rユーザーの方がPythonを使いたい場合には特に有用だと思います。 ・基本的なデータハンドリングの方法に主眼をおいています。 RユーザーがPandas,Numpyを使う場合の早見表 【Slide Share】Python for R uses Rで使う記法をPythonで再現するにはどうしたらいいかの 比較早見表が列記されており、RでやっていたことをPythonでやろうと 思ったらかなり有用だと思います。 http://www.slideshare.net/ajayohri/python-for-r-users 【Pandas Official】Pandas -comparison with R 上記と同様、Rで
第46回R勉強会@東京に参加してきた - INPUTしたらOUTPUT!
Tokyo.Rの発表資料リンクとなっている本ブログです。そろそろちゃんと更新しないと。。。 第46回R勉強会＠東京（#TokyoR） : ATND 第46回R勉強会＠東京（#TokyoR）の座席表 - セキココ 第46回R勉強会@東京まとめ - Togetterまとめ 2/22 資料追加 2/23 資料追加 前半セッション 10分で分かるR言語入門 初心者セッションの資料UPしましたー /10分で分かるr言語入門ver2 upload用 http://t.co/wfEqXLshkc #TokyoR— akiaki5516 (@doradora09) 2015, 2月 21 びっきーさんのRとSQLの対応付け、実は先月data.table編が更新されています。 http://t.co/oGhJW2FyjS #TokyoR— Lean OREO (@tetsuroito) 2015, 2月 2
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