RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
こんばんは、ゆるふわの対極であるところのガチムチ角刈り系のberoberoです。 この記事はR Advent Calendar 2013の26日目の記事になります。 12/22(日)にBUGS/Stan勉強会#2がドリコム株式会社にて催されました。そこで2つ発表をしました。そのうちの1つ「『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた」に関する詳細＆補足＆苦労話をここで書きたいと思います。RStanというパッケージでRからStanというMCMCサンプリングソフトを使っています。 最初に発表内容のスライドは以下になります。ざっと見るにはこれで十分です。 『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた from berobero11 以降ではスライドごとに簡単に補足していきます。 まずは元となった書籍の紹介です。時系列解析の第一人者による分か
意外と見極めにくい「CVR向上に最も貢献する行動パターン」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
割とどこの現場でもやっている分析として「CVR向上に最も貢献する行動パターン」の同定・抽出というのがあると思うんですが、これって簡単なようで意外と難しいポイントがゴロゴロしてるんですよね。 例えばユーザー行動ログDBからソシャゲのイベントA, B, C...をやったかやらないかをフラグとしたテーブルを抽出し、CVのラベルとして「1週間以内に課金したorしない」*1みたいなのを与えて、 UserID Event A Event B Event C Event D ... CV 1001 1 0 1 1 ... Yes 1002 1 1 1 0 ... Yes ... ... ... ... ... ... ... 10X4 0 1 0 0 ... No 10X5 0 0 0 1 ... No ... ... ... ... ... ... ... というような生データ*2を得ているものとここ
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
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