データに基づいた広告運用をするのであれば、データを適切に扱うための技術（方法論）に則る必要がある。データドリブンな運用に必要な技術を、使われる文脈とコアとなるキーワードととともに紹介する。 データに基づいた最適化のプロセスは手動運用、自動運用ともに基本は同じであり、自動運用は機械がそれを行っているだけである。データドリブンで手動運用する際のポイントと、自動運用がそれをいかにして効率化しているかを紹介する。最適化の裏側で何が行われているか、自動運用との付き合い方においても参考になるだろう。 データドリブンな運用とは？ 「いろいろやって効果のいいものに寄せる」 が基本。ただし制約条件はいろいろある（予算など）。 「いろいろやっていいもの …

分析手法 目的とデータの性質に基づいて手法を選択 目的 違いがあるか知りたい＝A/Bテスト （因果）関係を知りたい＝何が効くかを知りたい 予測 分類 従属変数があって、それを分類するもの（クラス分類） 独立変数のみで、似ているものをまとめるもの（クラスタリング） レコメンド データの性質（手法の前提条件） 離散か連続か 正規性 等分散性 従属変数の分布の形状 http://readingmonkey.blog45.fc2.com/blog-entry-262.html 仮説検定 仮説検定とは？ 基本的に比較するための方法 「A/Bテスト」→理論的に正確な手順がある。 ※比較する対象は2つ。3つ以上だと別の手法を用いることになる 仮説 …