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傾向スコアを使ったキャンペーン効果検証V1
- 3. 自己紹介
- 2 -
Twitter ID :obnym
本名 :尾花山 和哉
略歴 :
元々は小保方さんと同じ領域の研究室出身。
今思えば、10年位前に『細胞を引っ張ったらSTAP細胞になるんじゃ無
いか』という研究をしていた事に最近気づきました。
最近の仕事は、無闇に持ち込まれるデータを使ってメタデータ作ったり、リ
バースプロファイリングをアルゴリズム化して商材開発したりしています。
時々、PPDM(Privacy Preserved Data Mining)というニッチな領域
で秘密計算(Secret Calculation)を使った特許を出したりしてます。
- 17. 具体的なIPW推定量の算出手順
続いて、ウェイトによる調整が成功しているかの確認を行う。
- 16 -
時節因子
来店経験
施策
1. それぞれのウェイトの平均値が0.98~1.02の
範囲に納まっているか。
2. ウェイトをかけた場合、施策の実施有無と傾向
スコアの相関がほぼ0になっているか。
3. ウェイトをかけて施策の実施有無を目的変数と
したロジスティック回帰を行った場合、他の因子
の効果が非有意になっているか。
4. ウェイトをかけて売上を目的変数とした回帰を
行った時、他の因子を説明変数に加えるかに
関わらず施策の効果がほぼ同じとなるか
実は、1は根拠が良く理解できてないです。
自分でデータを作ってみたり、経験した範囲では2と3がクリア
出来ていれば概ねOKな気はしています…
日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[12] JGSS Research Series No9. 114より抜粋
𝑒
- 19. IPW推定における困ったところ
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1. 傾向スコアが正しく算出できるか、解析するまで不安が残る。
効果検証は次のアクションに繋がるため、出来るだけ早くかつ固まったスケジュールで必要
2. 施策の対象が著しく偏ると、傾向スコアが0とか出てきて大変なことに。
個人的には、傾向スコアの範囲を制限してサンプルから除外しています。
もしこういう風にしている、などありましたら情報交換しましょう!
3. 効果検証は高度に政治的配慮が必要な場合があるので、出来るだけクライアントに
近い人が行って欲しいが、まだまだ大変そう。