「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
サイバーエージェントを退職しました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
私事ですが、本日をもって株式会社サイバーエージェントを退職しました。 正式には6月30日が退職日なのですが、本日が最終出社日*1なのでサイバーの同僚の皆さんと（同僚として）お会いするのはこれで最後です。 思えば、アカデミックなキャリアから民間企業キャリアに転じようと決心し、昨年の6月1日にサイバーに入社して以来、本当に色々なことがありました。 そもそも実はその正式な入社日以前から、12新卒エンジニアたちに混じってJava研修を受けさせてもらったり、その12新卒の彼らから物凄いカルチャーショックを受けたり（笑）*2、よくよく考えたらアカデミアでは一番の若手だったのにサイバーでは最年長レベルだと気付いて萎えたり*3、正式入社の直後にビッグサプライズがあったり*4、右も左もわからないうちに渋谷ラボ（当時）の室長を任されたり*5、突然外国人が半数以上の技術委員会の委員を引き受けることになったり*6
「施策を打ったらKPIが上がった！」だけで満足するのは危険 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ソーシャル（特にソシャゲ）界隈の業界では未だによく聞こえてくる話が、 「毎日毎週施策を打つたびにしっかりKPIが上がってるのは見えてるのに、半年後とかの数字見るとなーんか芳しくないんだよね。何でだろう？」 という不思議な愚痴。このブログを初期の頃から読んでいる人なら知っての通り、それを聞くなり「平均への回帰」とか「見せかけの回帰」とかにやられてるよなー、と僕なんかは思うわけですが。最近またそういう話を業界内で見聞きする機会が増えてきたので、改めてまとめてみます。 何でこうなってしまうのか？ ここでは一つありがちなパターンを見てみましょう。例えばDAUか何かのKPIを想像してみます。施策をA, B, Cと3種類ぐらい持っていて、コストや工数を考えながら投入していく感じです。 施策A1、施策A2を打てばそれなりにDAUが上がって、ここで有効期間の長い施策B1を打ってみたら右肩上がりに上がった！
「毎日の数字を追いかけ、毎日改善する」ことの意外な落とし穴 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※今回の記事の内容はかなり難解かもです） 大竹文雄の経済脳を鍛える（2月13日分記事） 幾何ブラウン運動と見せかけの回帰 - My Life as a Mock Quant 得てして多くの企業では、「毎日の数字（売上高・利益・在庫etc.）を追いかけ」、「その結果を元手に毎日改善する」ということを日々励行しているのではないかと思います。 ところで、こんな体験したことはありませんか？ 「毎日毎日、物凄く一生懸命数字を見ながら頑張ってカイゼンし続けて、確かに頑張った時は数字は上がったし、頑張りが足りない時は数字が下がった。それに一喜一憂しつつもずっと物凄く頑張り続けた・・・でも、あれからもう数ヶ月経ったのに全体としては数字は下がってきている。どうしてなんだろう？？？」 なるほど、もしかしたらその時の改善努力が正しくなかったのかもしれません。でも、実は「そもそも改善努力と数字とは何の関係もなか
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