Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Data Gateway Talk vol.4 分析案件をやり始めたときに 陥っていたことの共...

knagano
November 21, 2019

Data Gateway Talk vol.4 分析案件をやり始めたときに 陥っていたことの共有と対策 / DataGatewayTalk-Vol4-nagano

分析案件をやり始めたときに、自分の頭でちゃんと考えて分析ができていなかったのでどうやって対策したか

knagano

November 21, 2019
Tweet

More Decks by knagano

Other Decks in Business

Transcript

  1. Company TVISION INSIGHTS株式会社 Work - テレビの視聴態度のR&D - クライアントKPIとの関係性調査 ʘςϨϏͷࢹௌଶ౓ΛଌΔձࣾʗ Other

    チトセナガノ(@chitose_ng) まずは蝋の翼から Tableauデータ分析 ~実践から活⽤まで~ プロフィール □□□□□□□□□□ 2/100%
  2. 2015 04 2017 09 2019 01 Today SQLおじさん (データ抽出の⼈/ データアーキテクト)

    R&D クライアント分析 2年半 1年半 BI屋 10ヶ⽉ ʘίίͷؾ෇͖ʗ 経歴 □□□□□□□□□□ 6/100%
  3. Example OLSで解くので正規分布 CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー +

    定数 ▪▪▪▪▪▪▪□□□ 74/100% どういう仮定を置いたモデル式なのか
  4. Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数

    ▪▪▪▪▪▪▪□□□ 78/100% どういう仮定を置いたモデル式なのか 値が線形増加する OLSで解くので正規分布
  5. Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数

    ▪▪▪▪▪▪▪▪□□ 82/100% どういう仮定を置いたモデル式なのか 値が線形増加する OLSで解くので正規分布 CM種類が別でも 効果が同じ
  6. Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数

    ▪▪▪▪▪▪▪▪□□ 83/100% 値が線形増加する どういう仮定を置いたモデル式なのか 途中で飽和するから 対数化が必要では︖ OLSで解くので正規分布 CM種類が別でも 効果が同じ
  7. Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数

    ▪▪▪▪▪▪▪▪□□ 87/100% 値が線形増加する どういう仮定を置いたモデル式なのか 途中で飽和するから 対数化が必要では︖ OLSで解くので正規分布 CM種類が別でも 効果が同じ CM種類で 効果が違うのでは︖
  8. Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数

    値が線形増加する どういう仮定を置いたモデル式なのか 途中で飽和するから 対数化が必要では︖ OLSで解くので正規分布 CM種類が別でも 効果が同じ CM種類で 効果が違うのでは︖ 何を問えばいいのかは慣れが必要。 はじめは上司に⼿伝ってもらおう。