ABテストの12の落とし穴 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Twitterで見かけた以下の記事で紹介されていた論文がおもしろそうだったので読んだ感想と内容のてきとーな紹介(詳しく知りたい人は元論文を呼んでください) マイクロソフトの研究者による、いわゆる A/B テストにおいてメトリックを解釈するときに陥りがちな罠12選。実例がことごとく直感に反していてとても面白かった。 https://t.co/jC9JOsx1uB— Shuhei Takahashi (@nya3jp) 2017年10月11日 内容が間違っている部分があったらコメントなどで教えていただけると嬉しいです 論文 このKDD2017の論文ではABテストの結果を解釈する時に陥りがちな12種類の罠についてMicrosoftの研究者が実例と対策を交えて説明しています Pavel Dmitriev, Somit Gupta, Dong Woo Kim and Garnet Vaz, "A D
営業がSQLを理解--データ活用を組織文化として定着させたリブセンス
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます --現在担当されている業務内容を教えてください。 現在はアクセスログ解析や機械学習を用いた業務改善を担う全社横断の分析グループのリーダーをしています。時間の使い方としては、メンバー3人の進捗管理や分析アドバイス、他部門担当者との折衝などが7割程度で、残りの3割が実際に手を動かす分析業務です。 --データをどのように活用していますか。 主にユーザーの閲覧ログや行動ログのデータを対象に統計解析や機械学習の手法を適用してサービスを改善しています。 例えば最近の事例では、正社員求人情報サービス「ジョブセンスリンク」のアプリ会員登録の導線改善があります。これまではユーザーの総数が少ないこともあり、コンバージョン数の少ない箇所でのA/Bテストでは、
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