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Web解析と意思決定20130311 太田

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Web解析と意思決定20130311 太田

  1. 1. 2013/03/10WEB解析と意思決定―統計的有意差の観点から―株式会社アパマンショップネットワーク 太田 博三
  2. 2. 第7回 データマイニング+WEB 勉強会@東京Agenda1. 自己紹介2.WEB解析への問題意識3.WEB解析と統計的有意差の適用 -Teassly社のStatistical Calculatorを用いて4.参考・引用文献一覧5.さいごに 2
  3. 3. 1.自己紹介 Hiromitsu OTA (1/3)1.長年、文理融合を目指して、環境問題(廃棄物問題)を研究 ・ 廃棄物の最終処分場の跡地利用に関する研究 ・ 産業廃棄物の不法投棄の実証分析 ・ 用いた手法:多変量解析(OD表を用いた重回帰分析)、 ゲーム理論(Game theory)、 契約理論(Contract theory)、 ・場所: マレーシア: Kuala Lumper(KL)、Penang州、 タイ: Bangkok, Cooperated with Asian Institute of Technology(AIT) ・ 用いたデータ:OD表(Origin-Destination Table)、 フィールド調査データ(面接調査、紙面調査) 3
  4. 4. 1.自己紹介 Hiromitsu OTA (2/3)2.統計解析は文理の融合の共通の学問/分野として格別 しかし、日本には統計学部がない。3.2008年大学院後期博士課程を修了し、コンサルタントへ ・Business Intelligence(BI)の導入支援、 ・Data Miningによるモデル構築4.現在、専修大学大学院 商学研究科 大学院研究生として在 籍 ・江原先生、生田目先生に従事、 ・OR学会のデータ解析コンペティションに参加 4
  5. 5. 1.自己紹介 Hiromitsu OTA (3/3)5.現在、株式会社アパマンショップネットワ-ク システム部 WEBチームにて、ログ解析等に従事。 5
  6. 6. 2.WEB解析への問題意識(1/2)・問題意識: 学問領域ではWEB解析はどこに属するのか?1.統計解析 ⇒統計学(R.A フィッシャーからT. ベイズへ) →実務では医薬品開発、品質管理で。2.データマイニング ⇒情報工学(機械学習など電通大など)、 一部、統計解析(統数研) →実務では、通信販売業、金融業で。3.テキストマイニング ⇒多変量解析(林知己夫先生、 大隅先生の取り組み) →実務では、コールセンターやWiki・ブログの解析(集合知)で。 6
  7. 7. 2.WEB解析への問題意識(2/2)1.の統計解析も、2.のデータマイニングも、3. のテキストマイニングも、 確たる「学問的背景」を持ち合わせている。・「学問的背景とは、理論がありそれなりに堅確である」 と言える。では、アクセスログ解析は? ⇒マーケティング・サイエンス? ←データマイニング 計量経済学(時系列分析)? ←統計解析・解(私の考え):間接的に関係があり、複合的な学問領域にまたが る分野と捉える事ができそうだ・・・。 その正体を確かめたい。→統計的有意差の事例(「Webアナリスト養成講座」 アビナッシュ・ コーシック著、衣袋宏美監訳、内藤貴志訳,翔泳社, 2007,PP420- 422)の事例を検討してみる。 7
  8. 8. WEB解析と統計的有意差の適用事例の検討(1/6)・検討事例1: メールによるキャンペーンの責任者とする。 最新のキャンペーンの潜在顧客に2種類のメールを 送った。結果は以下の2種類になった。 提案1: サイト訪問者が5,300,購入者が46,コンバージョン率は0.87% 提案2 : サイト訪問者が5,200,購入者が55,コンバージョン率が1.06%ここで、提案2より、提案1の方がよいと言えるだろうか?統計的有意差からシミュレーションしてみよう。 ※1 統計的有意差: 医薬品など生物統計学の分野では、統計的有意性は認可される際の 重要な指標となっている。 ※2 有意差とは統計データに基づいて観測された“差異”が誤差の範囲を超えている場合の 差の事である。1%とか5%といった小さな値の有意水準を定めて、観測結果が「差がな い」という帰無仮説の棄却領域に入るときに「有意差がある」と表現する。 しかし、有意差が認められたとしても、差の具体的な解釈は別個の問題であり、統計以 外の知識を用いて解決すべきものである。 *引用先:PP235-236,「現代統計学小辞典」鈴木義一郎著,講談社,1998 8
  9. 9. WEB解析と統計的有意差の適用事例の検討(2/6)提案1: サイト訪問者が5,300,購入者が46,コンバージョン率は0.87%提案2 : サイト訪問者が5,200,購入者が55,コンバージョン率が1.06%・両提案のコンバージョン率の差異は0.19ポイント(=1.06-0.87)であ る。・0.19ポイントの差が出ていることから、提案2は提案1に比べて、サイト訪問者数も100多く、購入者数も9多い。・では、統計的有意差の観点から、次のようにシミュレーションし検 証してみる。※ Teassly社のStatistical Calculatorを用いる。翻訳本と同じ条件である。・提案2: サイト訪問者が5,100,購入者が64,としてシミュレートしてみ ると・・・、※ Teassly社のStatistical Calculator URL: http://www.teasley.net/free_stuff.htm 9
  10. 10. WEB解析と統計的有意差の適用事例の検討(3/6) 提案1: サイト訪問者が5,300,購入者が46,コンバージョン率は0.87% 提案2 : サイト訪問者が5,200,購入者が55,コンバージョン率が1.06%・画面: Teassly社のStatistical Calculator(Excelで単に入力するだけで有意差が求められる) 提案1 提案2 有意差は80% 10
  11. 11. WEB解析と統計的有意差の適用事例の検討(4/6)提案1: サイト訪問者が5,300,購入者 が46,コンバージョン率は0.87%提案2 : サイト訪問者が5,200,購入者 が55,コンバージョン率が1.06%ここで、提案2のみ、サイト訪問者数を100減らして5100に、購入者数を9人分多くして 64にしてみると・・・提案1: サイト訪問者が5,300,購入者 が46,コンバージョン率は0.87%提案2 : サイト訪問者が5,100,購入者 が64,コンバージョン率が1.25%ここから、有意差は0.995(5%の信頼区間にある)と言える。つまり、0.87 < 1.06 < 1.25 の不等式が成立する。 11提案1と提案2ののコンバージョン率は誤差の範囲にあると言える。
  12. 12. WEB解析と統計的有意差の適用事例の検討(5/6)・結論:提案2の数値を変えてシミュレーションしてみた結果 、有意差は 0.995%で95%の信頼区間内にある。つまり、統計的には提案1も提案 2も、誤差の範囲でしかない。どちらも優劣付けがたいと言える。 ・ここで、再度、有意差の定義を確認してみると、 有意差とは、統計データに基づいて観測された“差異”が誤差の範囲 を超えている場合の差の事である。(中略)…しかし、有意差 が認められたとしても差の具体的な解釈は別個の問題であり、 統計以外の知識を用いて解決すべきものである。 ・では、どう考えたらよいのか? 12※引用先:PP235-236,「現代統計学小辞典」鈴木義一郎著,講談社,1998
  13. 13. WEB解析と統計的有意差の適用事例の検討(6/6)<結論>・統計的有意差は一つの目安であり、どちらがより良いか否かは断 言はできない。しかしシミュレーションできるのは悪くない。・また別の要因とは、例えば、サイト訪問者数(サンプルサイズ)や、 その分布(アクセスログのデータはロングテールになりやすいこ となど)も考慮して総合的に判断する必要があると言える。・有意差はPDCAを実践する際の一つの意思決定の基準や目安とし て、注意して用いる事が必要と思われる。⇒今後は、統計的有意差以外も、意思決定の一つの目安となるか 検証してゆきたい。 13
  14. 14. 参考・引用文献一覧1. 「Webアナリスト養成講座」アビナッシュ・コーシック著、衣袋宏美監訳、 内藤貴志訳,翔泳社, 2007,PP420-4222. Teassly社のStatistical Calculator http://www.teasley.net/free_stuff.htm3 . 「現代統計学小辞典」 鈴木義一郎著,講談社,1998, PP235-2364. 「WEB解析士 検定テキスト」 弊社編纂,6章, JWDA出版,2010年11月(予定)5 . 「WEB解析士 問題集」 弊社編纂,6章, JWDA出版,2010年11月(予定)6.「生物学を学ぶ人のための統計のはなし―きみにも出せる有意差」 粕谷 英一著,文一総合出版,1998 14
  15. 15. さいごに• ご拝聴ありがとうございます。• 今後もWEB解析を軸に研究を行ってゆきたいと考えておりま す。• 弊社のポリシーは、データ解析を行い、PDCAサイクルによる 改善を行うことです。• アクセスログ解析のソフトウェア(Sibulla)等にご興味があり ましたら、気軽にお声掛けください。 ⇒ http://www.kan-net.com/ 15
  16. 16. MEMO 16

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