Webサービス制作のための技術情報を。データ分析（Python、機械学習コンペ他）や自作野球ゲームMeisyoのこと中心。
投稿日：2022年1月9日 更新日：
広告やマーケティング施策のビジネスインパクトの測定はだいたい間違っています。
それを正しく測定するための因果推論に関して、日本語ベースのわかりやすい1冊を紹介します。
安井翔太
現実世界での比較は本来はとても難しいです。
比較が正しくできていないために、正しい因果関係を把握できておらず、間違った意思決定が行われることがままあります。本書では、そういった間違いを正しながら、ビジネスの現場で使える5つの因果推論手法を学ぶことができます。
基礎的な数学の知識（回帰分析が解けるレベル）
R, セレクションバイアス, ランダム化比較試験, 回帰分析（介入効果測定）, 傾向スコア法, 差分の差分法, 回帰不連続デザイン
その他の教材紹介ページはこちら → Skill Stacks
執筆者：rei
関連記事
[Meisyo+] データ分析その1 能力値ベースの打率予測
監督視点の野球ゲーム Meisyo+でデータが貯まってきたので、打率の予測をしてみました。 打率は高ければ高いほどいいですが、実際のところどの能力値を重要視していいかわかりません。 そのため、今回はど …
[Meisyo]練習難易度の不均衡是正への分析的アプローチ2
[Meisyo]練習難易度の不均衡是正への分析的アプローチから早3か月。 「練習ごとに難易度が違いすぎるんですけど！！」という不満は少しは解消されたかなー・・・ 効果測定してないのにわかるの？エスパー …
[Python] 機械学習での変数選択自動化（SVRを例に）
今回、会社のコンペで255というとんでもない量の変数を扱うことになりました。 価格予想を行うコンペです。 今回のデータのおさらい データ量は1500程度。8:2で分けると検証データが300しかないすご …
もともと問題視していた育成方針の選択数の不均衡。 なぜそれが起こるのかというと・・・、 使えない（と思いやすい）育成方針があるってことなんですよね。 詳しく見ていきましょう。 各方針の能力上昇（201 …
1ヶ月に3回はUIが変わっているMeisyo。 何故変え続けているのか。 説明しよう！ 今悪いポイント 簡単に言うと新規登録ユーザーさんが定着しない！ チュートリアルでも最終ステップまでの到達率が75 …
Meisyo：
高校野球チーム育成シミュレーションゲーム。個性豊かな選手たちを育成し、監督としてチームを優勝に導こう！
名将と呼ばれた者達+（Meisyo+）
リアル系・データサイエンス強化版。新規にやさしい。
名将と呼ばれた者達（Meisyo）
多種多様な選手の獲得が可能。育成のやり込み要素多め。
メインサイト：Rの考え方
2022/01/17
2022/01/16
2022/01/15
2022/01/15
2022/01/13
