標本誤差（サンプリング誤差）とは？標本誤差早見表の見方についても解説
この記事では「標本誤差」について解説をします。標本誤差について知ることで、定量調査の設計や結果を正しく読み取ることにつながるのでぜひ理解をしていきましょう。また、標本誤差について説明をするにあたり前提として標本を使った調査の基本的な知識も抑えていきます。 標本誤差とは？ 私たちが普段実施する定量調査は、調査会社のパネルという標本データをもとに行っています。例えば30代男性の認知率を把握するために調 […]
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キリン＠マーケターのOJT
混同行列とは？分類問題のモデル評価指標（正解率、再現率、適合率、F値）
機械学習の技術はマーケティングの世界でも活用が進んでいます。この記事では、機械学習の分類問題に関して「混同行列」を用いたモデル評価の方法を解説します。 機械学習の種類 機械学習には大きく「教師あり（分類問題／回帰問題）」と「教師なし」に大別されます。それぞれの特徴は以下の表のようにまとめられます。 機械学習の種類 目的変数 アルゴリズム 事例 精度評価 教師あり（分類問題） フラグ ・決定木／ラン […]
「オッズ比」を使って販促施策の優先順位をつけよう！
マーケティングなどの業務をしていると「キャンペーンや広告を複数実施したけど、結局どの施策が最も商品の購入に影響があったのかわからない」ということがあるかと思います。そんなときこの「オッズ比」という統計手法を使うと結果から施策の優先順位をつけることができます。 オッズ比とは 「ある事象が起こる確率」を「ある事象が起こらない確率」で割ったものを「オッズ」と言います。そしてオッズ同士の比を「オッズ比」と […]
サンプルサイズと検出力、有意水準、効果量の関係性のまとめ
仮説検定において重要なサンプルサイズ。必要以上に大きいと有意に差が出やすくなってしまう一方で逆に小さすぎると本来有意な差も検出されなくなってしまいます。そんな重要なサンプルサイズを決定する要素は次の3つです。 有意水準 効果量 検出力 これらとサンプルサイズの関係性については、なかなか想像しにくいため、できるだけわかりやすくなるように図解をもとに整理しています。 第1種の過誤、第2種の過誤について […]
個人情報とは？ポイントと種類をわかりやすく整理（仮名加工情報／匿名加工情報）
マーケティングやデータ分析に携わる企業担当者において個人情報を取り扱うことは必ずと言っていいほど発生します。近年、EUの一般データ保護規則（GDPR）の潮流を受けて、国内でも個人情報保護への意識は年々高まっています。この記事では、「個人情報の保護に関する法律」の内容をもとにに2022年４月現在の情報に基づいて特に上記の業務に携わる方向けにポイントを掻い摘んで整理しています。（※筆者はあくまで法律の […]
様々な平均を使い分けよう（相加平均、調整平均、幾何平均）
訪問者数や購入率の平均など、マーケティングなどの仕事をしていれば必ず使う「平均（平均値）」。私たちが普段使うのは「算術平均」というもので、実は、ケースによって違う算出方法で平均を求める必要があります。この記事では、様々な平均のまとめと特に業務でよく使われる3つの平均について詳しくご紹介します。 様々な平均のまとめ 平均の種類として代表的なものをまとめると次のようなものが存在します。（ここに記載以外 […]
データを要約する主成分分析（PCA）とは? 具体例をもとにわかりやすく解説！
この記事では、統計解析の代表的な手法の1つである主成分分析（Primary Component Analysis: PCA）について解説をしています。主成分分析は、マーケティングなど様々なビジネスシーンで用いられる解析手法です。多くのビジネスパーソンの場合、分析作業は、調査会社に依頼したり、便利な統計ソフトで行うことが多いため、数学やプログラミングを使うことは多くないかと思います。大事なのは、分析 […]
ユーザーインサイトを発見するデプスインタビューのポイントまとめ
マーケターであれば必ず一度は経験するユーザーへのデプスインタビュー（定性調査）。この記事では、筆者の実体験をもとに効果的なデプスインタビューのポイントをまとめています。ぜひこれからデプスインタビューを計画しているマーケターや商品企画担当の方はご一読ください。 デプスインタビューとは（定量アンケート調査との違い） まずデプスインタビュー（定性調査）とアンケート調査（定量調査）の違いを整理することでそ […]
【Python】決定木を使って広告トラフィックから売上を予測するモデルを作成しよう
この記事では、プログラミング言語のPythonを使って、売上を目的変数、広告施策からの流入（セッション）を説明変数にした回帰モデルの作成方法を解説しています。データサイエンスの知識をマーケティングに応用したいという方はぜひ参考にご一読ください。 決定木（回帰木）によるモデリングの解説 決定木は、英語で「decision tree（ディシジョンツリー）」と呼ばれ、樹形図の形で分析を行う手法です。決定 […]
Pythonで売上と広告流入の相関を求めよう
この記事では、プログラミング言語のPythonを使って、日別売上に対してどの広告施策からの流入（トラフィック）が最も相関が高かったのかを調べる手順をまとめています。マーケティング活動において、売上と広告トラフィックの相関を見ることは、どの広告施策をもっと強化していくべきなのかを仮説立てるヒントになります。今回は、約１年間分の日別のマーケティングデータをダミーで用意し、分析を行います。 テーブルデー […]
