最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」PDFでupし直しました。 Webマーケティング・リレーセミナー 15 http://www.cb21.co.jp/seminar_events/relayseminar/15.html でお話した内容です。ただしオフレコで質疑でぶっちゃけた話の方が面白かったかもしれません（笑）が、それは会場参加者の皆さまだけの特典ということで。
改善施策の効果検証はどうやるべきか？ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
最近「効果検証」というキーワードを見聞きする機会が増えてきたので、僕のこれまでの経験に基づいてちろっと書いてみます。 シンプルにA/Bテストをやる場合 色々なところで既に言われていますが、独立性の検定*1一択でしょう。そもそも独立性の検定って、古典的な統計学の世界では 予防接種が効いたor効かなかった 工場のある工程への改善が効果があったorなかった といったテストに使われる手法なんですよね。これはどこからどう見てもその当時のA/Bテストそのものです。単にwebで全自動でできるかできないかぐらいの違いしかないです。 ということで、例えばこういう例を考えてみましょう*2。 CVしなかった CVした CVR 施策打つ前 2892 447 13.3% 施策打った後 2422 439 15.3% 物凄くボリューム感が小さいんですが（笑）、そこは置いといて。さて、これは効果があったと言えるんでしょう
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