TJO https://blog.hatena.ne.jp/TJO/ 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ https://tjo.hatenablog.com/ 統計学 機械学習 論文 前回の記事でも触れましたが、ここ最近いわゆる需要予測系のマーケティングモデル（特にMedia Mix Modeling: MMM）を手掛けることが増えています。この手の統計モデルは経済学で言うところの「実証分析」に当たると思われ、一般には「予測」よりも「説明」に用いられることが多いです。より具体的に言えば、回帰モデルを推定した上で個々の変数のパラメータを比較して、例えば「デジタル動画広告をもっと強化した方が良い」というようなマーケティング上の示唆を得る、というような目的で用いられます。 ところが、これまた前回の記事で触れた通りでそれらのモデルに基づく「説明」には、どうしても「羅生門効果」の問題… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftjo.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F01%2F25%2F173000" title="羅生門効果：マーケティングモデルを蝕む本質的な「曖昧さ」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/T/TJO/20220125/20220125003958.png Hatena Blog https://hatena.blog 2022-01-25 17:30:00 rich https://tjo.hatenablog.com/entry/2022/01/25/173000 1.0 100%