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二子玉川のへっぽこデータサイエンティスト "データの力でハッピーな意思決定を…

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二子玉川のへっぽこデータサイエンティスト "データの力でハッピーな意思決定を" 【投稿する記事】 ・ポエム（独り言） ・統計に関すること

  • ポエム

    お気持ち表明・ポエムの記事

  • 統計学

    統計学の理論的なお話をします。 （私自身の勉強録も兼ねて）

  • MarketingMixModeling(MMM)活用術

    統計モデリングに基づいて広告効果を可視化し、クロスメディアの予算配分を最適化するMarketingMixModeling（通称MMM）の実施にあたり、分析者の視点でのTipsをまとめています。 ※ヘッダー画像について："https://jp.freepik.com/free-vector/professional-data-analytics-banner_29084648.htm#page=3&query=data%20analysis&position=20&from_view=keyword&track=ais&uuid=5ed85ae9-c61c-4bc8-b74f-6c21005c65cd" 著作者：upklyak / 出典：Freepik

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実務でMMM（Robyn）を使う時の勘所

はじめにこんにちは。 近年、Marketing Mix Modeling（通称MMM）の話題が再燃しており、Big TechによるオープンソースでのR/Pythonライブラリ開発が進んでいます（*1）。 今回は、そのうちのRobynというパッケージを用いたMMMを実務で使う上での要検討ポイント、ビジネスでのアウトプットとしてまとめあげる上でのアプローチをわたくしの直近の経験ベースに紹介します。 Robynとは？Meta社がオープンソースで開発するMMMパッケージです。 MM

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    • CourseraのGoogle Advanced Data Analyticsを修了しての所感

      はじめにこんにちは。2023年末、Courseraから提供されているデータ分析の総合講座『Google Advanced Data Analytics』の全プログラムを修了することができました。 今回、このプログラムを受講してみて、実務でのデータ分析を進める上での教科書として非常に良い内容だと感じたので、解説していきたいと思います。 本記事で話さないことプログラムで学ぶことの詳細に関わる情報には基本的に触れません。本記事をご覧いただき興味を持っていただけましたら、ぜひC

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      • 新卒4年目（転職2年目）DSが今後のキャリアに思うこと

        はじめにみなさま、2023年は大変お世話になりました。本記事は僭越ながらnote開設依頼毎年恒例として執筆している自省録でありポエムでありますのでご了承ください。とはいえ、データ分析職としてキャリアをスタートし、メガベンチャー転職を経た社会人4年目データサイエンティスト（名目上）という1人の人間のモデルをここに言語化し、世に晒しておくことがどこかの誰かの道標となる、あるいは自分という人間を表明することで自身のキャリアにおいて役に立つ可能性なきにしもあらずということで、ここに

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        • 統計モデリングをどのように活用すればいいのか〜モデルへの向き合い方から考える〜

          はじめに2023年の広告・マーケティング業界において話題を集めていたトピックに「Marketing Mix Modeling（通称MMM）」があります。かく言う私も、2023年は多くのMMM関連記事執筆や発表をしてきましたし、現職においてもその推進に対して社内でイニシアティブをとって活動してきました。 さて、ひっそりと「時の人」感漂うMMMですが、一方で以下のような言及も観測されています。 これらの記事では、MMMの根本は数理モデルであり、「厳密に真のモデルはあり得ない

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        • CourseraのGoogle Advanced Data Analyticsを修了しての所感

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          因果探索の数理に入門してみた

          ※本記事は統計・機械学習の数理 Advent Calendar 2023 14日目の記事として掲載しております。統計・機械学習の数学に関する様々な記事が掲載されていますので、ぜひご覧ください。 はじめに早いもので2023年も終わろうかという今日この頃ですが、私にとって今年のテーマの1つであった「因果探索」についてその数理的側面に入門してみたいと思います。 Introductionなぜ因果探索なのか 「因果推論」というより馴染み深い似た言葉がありますが、今回の「因果探索」

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          【MMM活用術 vol.3】 モデリングの勘所1 - データ変換

          はじめに先日、博報堂や電通が揃ってガイドブックをリリースするなど、ルネサンス的に話題となっているMarketing Mix Modeling（MMM）。本シリーズでは、分析者がMMMをマーケティングに広く活用するためのナレッジを整理してお伝えできればと思います。 第3回目の今回から、モデリングについての話に入ります。今回は、MMM実装において重要な役割を占めているデータ変換について解説してみたいと思います。 MMMにおけるデータ変換とはMMMでは、前処理（正規化等も含む）

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          ロジスティック回帰の回帰係数を解釈したい

          はじめに今年の6月ごろから、GoogleがCourseraにて提供しているGoogle Advanced Data Analytics Professional Certificateを受講しており（*1）、最近全7コースのうちの5つ目に当たる以下のコースを修了することができました。 一方、コースを進めていく中で、現在進行形でデータサイエンティストとしてお金をもらって仕事をする上では、こちらのコースで紹介されている以上の数理的バックグラウンドを理解している必要性を感じまし

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          【MMM活用術 vol.2】 MMM実装に向けたデータレビュー

          はじめに先日、博報堂や電通が揃ってガイドブックをリリースするなど、ルネサンス的に話題となっているMarketing Mix Modeling（MMM）。本シリーズでは、分析者がMMMをマーケティングに広く活用するためのナレッジを整理してお伝えできればと思います。 第2回目の今回は、データレビューに関するTipsをまとめていきます。 データレビューの必要性MMMにおいては、横断的なメディアのデータを始めとした多岐にわたるデータをインプットとして考えることができるため、データ

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          【MMM活用術 vol.2】 MMM実装に向けたデータレビュー

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          【MMM活用術 vol.1】 MMMインプットデータの作り方

          はじめに先日、博報堂や電通が揃ってガイドブックをリリースするなど、ルネサンス的に話題となっているMarketing Mix Modeling（MMM）。本シリーズでは、分析者がMMMをマーケティングに広く活用するためのナレッジを整理してお伝えできればと思います。 第1回目の今回は、データの用意と事前分析のポイントをまとめたいと思います。 本シリーズで言及しないこと 本シリーズでは、 ・MMMのコンセプト ・モデルの基本的なロジック ・有効なビジネス課題 に関する理解を前

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          MMMをRユーザーのコミュニティに普及しに行った

          みなさん、R使ってますか？ そして、Rユーザーにとって素晴らしいコミュニティがあるのご存知ですか？ わたくし、Rユーザーが定期的に一同に介する勉強会である「TokyoR」に参加してきました。 LTという5分の発表枠に応募し、Marketing Mix Modeling（MMM）の普及をしてやろうというところでしたがしかし・・・ まさかの途中タイムアップ泣 悲しいので資料アップします…！

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          新卒3年目DS、転職1年目を終えて

          はじめに※記載内容は全て個人の見解です。 こんにちは。タイトルにあります通り、データ分析を生業として社会に放たれ3年目、2021年11月15日にメガベンチャーへと転職を果たし1年（と少し）を迎えました。 今回は、そんなわたくしのこの1年を振り返り、何をやってきたか・転職してどうだったかを綴っていこうと思います。 今何やってるの？よくある広告系のデータ分析です。ユーザーのセグメンテーションを中心に、アロケーションの最適化やクリエイティブの最適化なんかも携わっております。広告営

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          データ分析関連の領域論を考える

          はじめにデータサイエンティストとは？問題について、各所で議論が繰り広げられているかと思います。例えばこちら。 と同時に、「データサイエンティストになる、成長するために取り組むべきこと」論争に対する議論も各所で起こっています。 最近のもので私が注目したのは このような議論に対して、よりよい見通しを与えてくれると感じた本を引用して思考してみたいと思います。 前提まず、これから展開される議論で想定される「データサイエンティスト」について定義をしておきます。かのTJOさんは「デ

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          2021→2022回顧と抱負

          2021年に起こったこと転職した それに伴い年収も2倍に。 それ以上に、 ・膨大な時間をかけて自分と向き合ったことで、メタ認知を獲得して自分がやるべきことに集中できるようになった ・人生をかけて追究したいことが少しだけ見えた ことが大きな収穫になりました。 統計検定準1級受験（不合格） 実力不足。自分が思う以上に基本的なことが分かってない感触でした。 僕なりに思うところがあり統計の理論に関しては可能な限り高度に追究したく、2022年は1級に挑戦しようと思います。 データサ

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          新卒2年目データ分析者メガベンチャー転職の答え合わせ

          はじめに2021年11月12日をもって新卒入社した中小企業を1年7ヶ月で退職し、メガベンチャーへデータサイエンティストとしてジョインしました。 その一部始終及び、1ヶ月半ほどの新天地での労働を踏まえ、転職してどうだったかを綴っておこうと思います。 ファーストキャリアでデータ分析者を選んだ文系出身人間が歩めるキャリアの一つとして参考になればとても嬉しいです。 お前なにもんだ？こういうやつです。 大学入学：文学部 大学3年：観光科学課 修士：観光科学（消費者行動系の研究） ファ

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          コンペデビューの所感〜atmaCup#10〜

          どうも、スミスです。 すっかり春っぽくなりました。 屋上カフェのテラス席で気持ちいい風に吹かれながらこの記事を書いている今日この頃です。 さてさて、最近は引越ししたり繁忙だったりで投稿が滞っていましたが、2021年3月5日〜3月13日に行われていたatmaCup#10に参加しましたのでその感想と反省を記録しようかと思います。 どんなコンペだったの？アムステルダム国立美術館の美術品の「いいね」数を予測するタスクでした。標準的なテーブルデータコンペのようでした。 データは美

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          KFASを使った状態空間モデルでコロナ感染者数をモデリングする

          どうも、スミスです。 先日、統計数理研究所公開講座、LeadingDAT養成コースの修了証が送られてきました。 めちゃくちゃいかつい感じでびっくり...！この講座をやり遂げた重みを感じました。年末年始ひたすらレポートに取り組んでいたので嬉しいです。 今回は、その復習も兼ねて、新型コロナウイルスの感染者数について状態空間モデルによるモデリングを実装していきたいと思います。今回は、理論はほどほどに、世にあるデータに対して状態空間モデルを適用させるプロセスや、その結果に基づく考

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