データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質

前回の議論をより一般化した話です。数式も少なめ。実ビジネスにおいて数学がどこまで貢献できるのかというところを理解してもらい，少なからず関心を持って頂ければ幸いです。ただしあくまで読み物として捉え，実世界ビジネスにおける違法性など指摘をするのはやめて下さい。 目次 1. 『コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について-』 2. 『「数学的ゲームデザイン」というアプローチ』 3. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その1-』 4. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その2-』 定義 「数学的ゲームデザイン」とは，とある数学モデルのレールに沿ったゲームをデザインすることである。それによって，その背景にある種々の数学的性質を活用して優位な戦略を立てることが可能になる。 コンプガチャは，「The Coupon Collecto

目次 1. 『コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について-』 2. 『「数学的ゲームデザイン」というアプローチ』 3. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その1-』 4. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その2-』 目的 コンプガチャのコンプに必要な回数を求める問題は「The Coupon Collector's Problem」と呼ばれる数学モデルの枠組みに沿った美しい問題である事を述べ，いくつかの有用な結果を示す。 ※ あくまで個人研究のつもりで書いたので，色々不備があるかもしれません。その際は一言頂けると助かります。 定義 コンプガチャ問題を Coupon Collector's Problem に準じた形で書くと以下の様になる： 「全部で n 種類のアイテムがあって，1つのガチャの中にアイテムが1つ入って

@doryokujinです。この業界で非常に強い影響力を持つ@kuwa_tw氏が某勉強会でMongoDBについてdisられており、このままではMongoDB自身の存続が危ういと思い、急遽ブログ書きました。（冗談ですよ） ザ・ドキュメント〜うまくいかないNoSQL〜 View more presentations from Akihiro Kuwano MongoDBを使っているときに出会うトラブルをうまくまとめてくださった「MongoDBあるある」的な良い資料だと思います。今日はここで書かれているトラブルの解決方法を提示したいと思います。恐らく@kuwa_tw氏は全ての解決方法を知っていながら、同じトラブルへ悩む人のためにあえてdisったのだと思います。 MongoDB はデータベースもコレクションも存在しなければ自動作成してくれる mongoシェルを起動する場合、たいていは $ mong

あけましておめでとうございます。@doryokujinです。今回は技術的な内容ではなく、フロントの解析者・アナリストとして僕が大事にしていること・日々感じていることを書きたいと思います。 このエントリーのきっかけは、最近多くの方から以前の10月に書いたエントリー「解析者の立ち位置」について僕が思うこと。に対して多くの共感のコメントを頂いた事です。この事で僕は今年も解析者として変わらぬ信念を持って、今いっそうの努力を続けていけばよいのだ、やるしかないという決意をもつことができました。コメントを寄せて頂いた皆さん、どうもありがとうございました。 解析者として僕が大事にしていること ここ数年においては、データが大量に蓄積されてきており、それを解析・マイニングするデータ解析者の重要性が理解されるようになってきているように感じています。それは解析者にとって非常に喜ばしいことでもあると同時に、大きなプ

こんにちは、 @doryokujin です。週に2、3回は更新しようと思いつつ、今週はこの1エントリーのみです…頑張ります。 本日のエントリーは僕の考える「解析者の立ち位置」について書いています。僕は自分の立ち位置（=役割）を明確にすることが、仕事で成果を出すための重要な要素かなと思っています。ところで、僕のこれから話す「解析者」というのは一般に認知されているような、いわゆる大企業の研究機関、「**研究所」と名のつく機関で解析に関する新しく高度な「手法」を生み出し、大規模解析基盤を構築し、論文もばりばり書き、手法や基盤それ自身が価値を持ち売上げになるようなエクセレントな人々の事を指すわけではありません。100人にも満たないwebベンチャーで、より現場に近い所でログ解析に携わる仕事をする人を指します。 本日の内容 新しいタイプの解析者が求められる時代に 解析者の仕事って何だろう 解析者の立ち

お久しぶりです。@doryokujinです。11/14(日)に行われました、第８回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り−で発表してきました。Togetterも参考にして下さい。 発表者・参加者双方の議論を重視するこの勉強会、今回もアツイ議論が絶えず巻起こって、とてもエキサイティングで有意義な勉強会でした。僕は前回に引き続き、今回も発表側として参加させていただきました。その時の資料は以下になります。 MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析 View more presentations from doryokujin. 前回のログ解析バックエンドの続編として、散在する各種ログを集計してMongoDBに入っているデータを表・グラフとして可視化するためのフロントエンドのお話と、ソーシャルデータの解析をG