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データ分析における最適な判断材料とは何か?
天野 大輔
@dicethekamikaze

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Background:
•自然言語処理
•言語学
•心理言語学
•機械学習
•python
•ちょっと統計
株式会社DoBoken
∼クーポンを戦略的に∼
人間の購買行動、欲しいと思ったタイミング、
迷っているをリアルタイムに、集計、分析し、
買い物の後押しをしてあげるサービスを提供しています。
やってること：
毎日、データとにらめっこ。
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最近の取り組み：
離脱予測 とか

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データ分析における判断要所 例（失敗談）
1. UXを考える。
2. よしデータが貯まったぞ！ 生データを見てみよう！！
3．CVしてるユーザーはページ毎の滞在時間が長い傾向にあるな！あと、使っているブラウザはIEが多いな！！
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4．よし！これらを説明変数に入れてみよう！パターンマイニングだ！！機械学習だ！
4.5 …ノーマライズ、 テストデータ、トレーニングデータ。。。もろもろ
5．学習器できた∼！！
とあるデータ分析フロー

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• さん！これと、これと、これを説明変数に使ってNaive Bayesで学習モデルつく
りました！！ 精度は75%出てます！
• じゃあやってみようか！
• 結果！！！
• Accurary: 45% …. ぜんぜん結果でません。なんでかな∼。
• チューニング。。。。
• 説明変数の見直し！
• そもそも、滞在時間は説明変数として信頼性が高いのか？
• ブラウザ情報（IE）などは、たまたまであってこれも信頼できないのでは無い
か？
このプロセス、繰り返しに１週間以上かかる
これではPDCAをガンガン回すことができない
データ分析における判断要所 例（失敗談）

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データ分析における押さえおくべき要所
1. UXを考える。
2．よしデータが貯まったぞ！ 生データを見てみよう！！
3．CVしてるユーザーはページ毎の滞在時間が長い傾向にあるな！あと、使っているブラウザはIEが多いな！！
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4．よし！これも説明変数に入れてみよう！パターンマイニングだ！！機械学習だ！
4.5 …ノーマライズ、 テストデータ、トレーニングデータ。。。もろもろ
5．結果！！
データ分析をするにあたり、重要な判断要所はたくさんある。
判断要所
判断要所
判断要所
判断要所
判断要所
判断要所
判断要所
判断要所

6. ではどこが一番じゅうようなのか？
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1．UX
- 仮説を証明する為のデータを考える。
2. 生データ
- 何を証明したいのかを明確にする。
- 可能であればベースラインの設定。
3. 変数の選別
- 統計的に優位ではない変数は使わない。
- クライアントにわかる変数を使用する。
※精度について。
- １）ベースラインを設定する
- ２）過去の知見が無い場合はとにかくやる！！
- １∼２週間の早いサイクルで回す。