渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「六本木で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木→渋谷駅前

マーケティング

ビジネスの実務で「因果」を推測するということ

統計的因果推論と言えばすっかり統計学分野ではお馴染みのアプローチになった感があり、また機械学習分野でも扱うテーマが複雑化するにつれて注目が高まり続けているトピックスという印象があります。 このブログでも2016年ぐらいから因果推論に関する記事を…

ヒトだからこそ価値を出せる余地は、AIやデータサイエンスの「外側」の本質への関わり方にある

恒例の年末振り返り記事ですが、もうタイトルが示す通りです。例年通りであれば淡々と1年間の業界動向や個人的な学び、はたまたちょっとした私事などを綴るのですが、今年はたまたま良いお題がやってきたのでまず最初にその話を書こうと思います。

「仮説ドリブン」という名の甘い罠

今回の記事では、ちょっと感覚的でふわっとした話をしようと思います。それは「『仮説ドリブン』という考え方には往々にして落とし穴があるのではないか?」という問題提起です。 そもそも、「仮説ドリブン」(仮説駆動型:hypothesis-driven)というアプロ…

データセットの本質的な性質を踏まえないデータ分析には、大抵何の意味もない

前回のブログ記事は、論文紹介という地味なテーマだったにしてはだいぶ話題を呼んだ*1ようで、個人的にはちょっと意外な感があったのでした。確かに、今をときめくTransformerにも苦手なものがあるという指摘は、NN一強の現代にあってはセンセーショナルなも…

MMM (Media/Marketing Mix Modeling)を回すなら、まずGeorge E. P. Boxの格言を思い出そう

「最後の統計学界の大御所」の一人で、2013年に亡くなったGeorge E. P. Box*1が残した格言 "All models are wrong; but some are useful"(全てのモデルは間違っている、だが中には役立つものもある)ですが、このブログでは過去に何度も紹介しているのでお…

マーケティングデータ分析で成果を挙げるには「統計分析(MMMなど)+A/Bテスト」のコンビネーションが有用

既に記事タイトルが雄弁に物語っていますが、「マーケティング分野におけるデータ分析でいかにして成果を挙げるか」というのはある意味永遠の課題であると言えると思います。誇張でも何でもなく、この地球上の全てのマーケティングに関わるデータ分析組織で…

Lightweight MMM:NumPyroで実装されたベイジアンMMMフレームワーク

以前「Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling」という記事で取り上げたベイジアンMMMのtechnical report (Jin et al., 2017)ですが、当時RStanで実装されていたものが4年の時を経て時代の趨勢に沿う形でPythonベースのOSSとしてリリースさ…

生活者ターゲティングの時代は終わり、エコノメトリクスによるマーケティングが台頭する

(Image by Mediamodifier from Pixabay)実はもう1年以上前のことなのですが、LinkedInで以下の記事を見かけて「おー、ようやくこういう意見が公の場に出てくるようになったんだな」と思ったのでした。原文は英語ですが、短い文章なので英語が不得手な方でも…

『ウェブ最適化ではじめる機械学習』はモダンなUI/UX改善の枠組みを学ぶ上で至適の一冊

ウェブ最適化ではじめる機械学習 ―A/Bテスト、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで作者:飯塚 修平発売日: 2020/11/19メディア: 単行本(ソフトカバー)こちらの書籍を著者の飯塚修平さんからご恵贈いただきました*1。テー…

Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling

これは単なる備忘録です。「論文とサンプルコード読みながら試しました」以外に何も内容のない記事ですのでご注意ください。特に個々の式の変数の説明については個人的な備忘録ゆえ大半を端折りますので、仮に興味を持たれた方は適宜論文の本文をご参照下さ…

「人工知能」と「データサイエンティスト」の2つのブームの関係性をGoogleトレンドのデータから眺めてみる

そう言えば、ちょっと前のデータ分析業界5年間振り返り記事で「人工知能ブームに引っ張られてデータサイエンティストブームも再燃しつつある」みたいなことを書いたわけですが、本当にそうなんだっけ?というところをこれまでに検証したことはなかったなぁと…

実務の現場においてモデリング(統計学的・機械学習的問わず)を行う上での注意点を挙げてみる

気が付いたら僕がデータ分析業界に身を置くようになってそろそろ5年近くになるんですね*1。この5年間の間に色々勉強したり業界内で見聞してきた経験をもとに、「実務の現場においてモデリングを行う上での注意点」についてだらだらと書いてみようと思います。…

施策の「レイヤー」とその規模に合わせて、データ分析の方向性を決める

これまで色々なデータ分析案件を自ら持ち(持たされ)、また色々な他所の現場のデータ分析の実態を聞いてきたわけですが、意外と未だに統一された共通認識が形成されてないのかなぁと思うのが「施策レイヤー&規模とデータ分析の方向性とのベストマッチ」。…

データサイエンティストはこうやってデータ分析の仕事をしている(自分の経験と見聞談をもとに)

誰かの参考になるかもしれないと思って、僕の前職時代の取り組み方や他の現場で僕とよく似たアドホック分析系の仕事をされている方から聞き取った内容をもとに、適当にまとめてみました。 ということで、これは正確には「アドホック分析系データサイエンティ…

「施策を打ったらKPIが上がった!」だけで満足するのは危険

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…

データサイエンティストを「口説ける」か?

私は、数学や計量経済学をやってきたような地頭のいい人材に、是非我々のマーケティングコミュニケーションの世界に入ってきて欲しいと思っている。こうしたことが出来る頭脳は、従来の広告屋を鍛えてどうにかなるレベルではなく、「データ取扱い者免許」み…

「第4回サイバーエージェントMarketing & Analytics勉強会」でお話してきました

少し前の話ですが、第4回サイバーエージェントMarketing & Analytics勉強会の講演者としてお話してきました。おかげさまで当日は大盛況! お越しになられた皆様、まことに有難うございました。以下slideshare。

「データ分析」「A/Bテスト」病は、「目の前のデータばかり追いかけて局所最適にハマる」のとほぼ同義

昨今のwebディレクターは「データ分析」「A/Bテスト」病にかかってしまい、考え方のスケールが小さくなっているのではないか。 大変面白いブログ記事を拝読しました。うん、まさにこの通りだと僕も思います。笑 本当に、こういう記事を待ってました!という…

「カイゼンしたらコンバージョン率が○○%→△△%にup!」は分母を無視したら成り立たないかもしれない

大体どこの会社でも、KPIというと「△△数(実測数)」「○○率」のような数字が多いのではないかと思います。 そのようなKPIを特定のコンバージョン(課金・契約・定着…)と関連づけて、例えばプロモーション・UI改修・導線変更などの改善施策の効果を検証する…

「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

(※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…

5月の講演会でお話します

【第4回勉強会(社内外)のお知らせ】5月17日(水) リンク先記事の通り、5月17日(金)に『21世紀で最もセクシーな職業!?「データサイエンティスト」の実像に迫る』と題して講演させて頂く予定です。 興味をお持ちの方は、リンク先から登録のほどお願いい…