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8.
活動例: 異常検知
Anomaly detection 複数時系列から異常な振る舞いを検知する C A 時系列のモデリング 複数時系列の異常検知 B 時系列A 時系列A 異常な振る舞い 時系列B 時系列C 時系列B 時系列C 異常な振る舞いの時系列を検出 例1:トラフィック異常検知 例2:CM効果のノイズ除去 トラフィックA ケースA CM効果 トラフィックB ケースB トラフィックC 調査 ケースC 異常な振る舞いをしている 異常な振る舞いをしているケースを トラフィックの原因を調査する 除外して、CMの効果を算出する 85 2013年1月26日土曜日
9.
活動例: 時系列解析と影響分析
TV Commercial E?ects 時系列的な振る舞いの特徴から各KPIへのCMの影響度を算出 イベン CM時系列 ト 新規 登録 CM ARPP U ARPU 各KPIの時系列 その他 外部 継続率 要因 ケース 87 2013年1月26日土曜日
10.
新たな勉强会
TokyoApache.Pig https://groups.google.com/group/tokyo_apache_pig 2013年1月26日土曜日
11.
AGENDA
■ 自己紹介 ■ 阶层ベイズモデルとは ■ ユーザーの选択行动モデルでの例 ■ 2项ロジットモデル ■ 階層ベイズ2项ロジットモデル 2013年1月26日土曜日
12.
阶层ベイズモデルとは
統計モデルのパラメータに 階層構造を持たせてベイズ推定する高性能なモデル 2013年1月26日土曜日
13.
阶层ベイズモデルと他のモデルの比较
超パラメータを確率変数とする事で ノンパラメトリックと同等の頑健性 2013年1月26日土曜日
14.
搁で阶层ベイズモデルを実行するには
bayesmパッケージの rhier***という関数群が階層ベイズモデルの関数 2013年1月26日土曜日
15.
階層ベイズモデルの例: シミュレーション用データ作成
真のCVRとclick数(10~20くらい)から乱数を使って サンプルデータを作成し、割り算で出したCVRと比較 2013年1月26日土曜日
16.
階層ベイズモデルの例: シミュレーション用データ作成
真のCVRとclick数(10~20くらい)から乱数を使って サンプルデータを作成し、割り算で出したCVRと比較 2013年1月26日土曜日
17.
階層ベイズモデルの例: シミュレーション用データ作成
真のCVRとclick数(10~20くらい)から乱数を使って サンプルデータを作成し、割り算で出したCVRと比較 2013年1月26日土曜日
18.
階層ベイズモデルの例: シミュレーション用データ作成
真のCVRとclick数(10~20くらい)から乱数を使って サンプルデータを作成し、割り算で出したCVRと比較 結構ずれる 2013年1月26日土曜日
19.
階層ベイズモデルの例: 推定結果
個人毎だとclick数がすくないためかなりブレる 2013年1月26日土曜日
20.
階層ベイズモデルの例: シミュレーション用データ作成
真のCVRとclick数(10~20くらい)から 乱数を使ってサンプルデータを作成する 2013年1月26日土曜日
21.
階層ベイズモデルの例: 階層ベイズ推定
baysemパッケージのrhierBinLogit用のデータを作成 2013年1月26日土曜日
22.
階層ベイズモデルの例: 階層ベイズ推定
rhierBinLogit関数を実行 2013年1月26日土曜日
23.
階層ベイズモデルの例: 推定結果
割り算推定よりはブレが小さそう 2013年1月26日土曜日
24.
階層ベイズモデルの例: 割り算推定と階層ベイズ推定の比較
割り算推定CVRよりも 真のCVRに近くなっている 2013年1月26日土曜日
25.
階層ベイズモデルの例: 割り算推定と階層ベイズ推定の比較
割り算推定CVRよりも 真のCVRに近くなっている 2013年1月26日土曜日
26.
AGENDA
■ 自己紹介 ■ 阶层ベイズモデルとは ■ ユーザーの选択行动モデルでの例 ■ 2项ロジットモデル ■ 階層ベイズ2项ロジットモデル 2013年1月26日土曜日
27.
参考
Rで学ぶデータサイエンス マーケティング?モデル 2013年1月26日土曜日
28.
ユーザーの选択行动モデル
ユーザーは様々な選択行動をしている 2013年1月26日土曜日
29.
ユーザーの选択行动モデル
ユーザーは様々な選択行動をしている 2013年1月26日土曜日
30.
ユーザーの选択行动モデル
ユーザーは様々な選択行動をしている インストールする インストールしない 2013年1月26日土曜日
31.
ユーザーの选択行动モデル
ユーザーは様々な選択行動をしている インストールする インストールしない 2013年1月26日土曜日
32.
ユーザーの选択行动モデル
ユーザーは様々な選択行動をしている インストールする インストールしない 2013年1月26日土曜日
33.
ユーザーの选択行动モデル
ユーザーは様々な選択行動をしている アイテムAを買う インストールする アイテムBを買う インストールしない アイテムCを買う 2013年1月26日土曜日
34.
ユーザーの选択行动モデル
ユーザーは様々な選択行動をしている アイテムAを買う インストールする アイテムBを買う インストールしない アイテムCを買う 2013年1月26日土曜日
35.
ユーザーの选択行动モデル
選択行動への影響を知る事で 効率的な施策を実行する事が出来る β1 広告 アイテムA β2 レコメンド Model アイテムB ? ? ? アイテムC その他 βn 2013年1月26日土曜日
36.
2项ロジットモデル
アイテムを買う?買わないのような 二択の選択行動モデル β1 広告 β2 購入する レコメンド Model ? ? ? 購入しない その他 βn 2013年1月26日土曜日
37.
2项ロジットモデル
ロジスティック曲線の回帰モデルで表現 各変数の回帰系数を市場反応パラメータとして解釈する β1 広告 購入する β2 レコメンド 購入確率 Model ? ? ? 購入しない その他 βn 2013年1月26日土曜日
38.
Rによる実行: glm関数
一般化線形モデルの関数glmで familyでbinominalを指定 glm(formula, family, data, ...) 2013年1月26日土曜日
39.
Rによる実行: データセット
mlogitパッケージのKetchupデータセット ケチャップのブランド選択データ 個人ID 購入機会 選択結果 説明変数 2013年1月26日土曜日
40.
Rによる実行: データセット
ブランドをhuntsとstbの2種類だけに限定 huntsの選択を0、stbの選択を1に変換 2013年1月26日土曜日
41.
Rによる実行: 実行結果
stbの購入確率は、huntsの値上がりの影響よりも stbの値引きの方が影響が大きい 2013年1月26日土曜日
42.
AGENDA
■ 自己紹介 ■ ユーザーの选択行动モデル ■ 2项ロジットモデル ■ 階層ベイズロジットモデル 2013年1月26日土曜日
43.
ユーザー毎にパラメータを知りたい
市場反応パラメータをユーザー毎に求めて ユーザーにあわせた施策を行えるようにしたい β1 広告 購入する β2 レコメンド 購入確率 Model ? ? ? 購入しない その他 βn 2013年1月26日土曜日
44.
ユーザー毎にパラメータを知りたい
市場反応パラメータをユーザー毎に求めて ユーザーにあわせた施策を行えるようにしたい βh1 広告 購入する βh2 レコメンド 購入確率 Model ? ? ? 購入しない その他 βhn 2013年1月26日土曜日
45.
2项ロジットモデルの限界
ユーザーによる違いは考慮されていないため 個々で見ると非効率な部分もある 2013年1月26日土曜日
46.
2项ロジットモデルの限界
ユーザーによる違いは考慮されていないため 個々で見ると非効率な部分もある 2013年1月26日土曜日
47.
2项ロジットモデルの限界
ユーザーによる違いは考慮されていないため 個々で見ると非効率な部分もある 2013年1月26日土曜日
48.
2项ロジットモデルの限界
ユーザーによる違いは考慮されていないため 個々で見ると非効率な部分もある 2013年1月26日土曜日
49.
2项ロジットモデルの限界
ユーザーによる違いは考慮されていないため 個々で見ると非効率な部分もある 2013年1月26日土曜日
50.
ユーザー毎のパラメータが知りたい
市場反応パラメータはユーザー毎に違うはず しかし、ユーザー毎に推定するほどのデータはない?? ? ? ? ? 2013年1月26日土曜日
51.
ユーザー毎のパラメータが知りたい
ユーザーは一人一人違うものの、共通な部分もある 共通部分を全ユーザーの情報を用いて推定する 個人毎に回帰するには データが少ないが??? 2013年1月26日土曜日
52.
ユーザー毎のパラメータが知りたい
ユーザーは一人一人違うものの、共通な部分もある 共通部分を全ユーザーの情報を用いて推定する 個人毎に回帰するには データが少ないが??? 2013年1月26日土曜日
53.
ユーザー毎のパラメータが知りたい
ユーザーは一人一人違うものの、共通な部分もある 共通部分を全ユーザーの情報を用いて推定する 個人毎に回帰するには データが少ないが??? 2013年1月26日土曜日
54.
ユーザー毎のパラメータが知りたい
ユーザーは一人一人違うものの、共通な部分もある 共通部分を全ユーザーの情報を用いて推定する 個人毎に回帰するには 大まかな傾向は全体で推定 データが少ないが??? 個人毎に微調整 2013年1月26日土曜日
55.
階層ベイズ2项ロジットモデルの構築 2013年1月26日土曜日
56.
階層ベイズ2项ロジットモデルの構築
yh 2013年1月26日土曜日
57.
階層ベイズ2项ロジットモデルの構築
観測変数yhは個人パラメータβhを持つxhの関数 xh βh yh 2013年1月26日土曜日
58.
階層ベイズ2项ロジットモデルの構築
個人パラメータβhは 共通パラメータVB,Δを持つデモグラ変数zhの関数 zh xh VB βh yh Δ 2013年1月26日土曜日
59.
階層ベイズ2项ロジットモデルの構築
共通パラメータVB,Δも確率変数 多変量正規分布と逆ウィッシャート分布を事前分布とする zh xh 事前分布 V0 IW(v0,V0) VB v0 βh yh 事前分布 Σ0 Δ MVN(Δ0,Σ0) Δ0 2013年1月26日土曜日
60.
階層ベイズ2项ロジットモデルのベイズ推定
MCMC法を用いてパラメータを推定する MCMCについては@teramonagiさんの資料を確認 2013年1月26日土曜日
61.
階層ベイズ2项ロジットモデルのベイズ推定
βh,VB,Δについて適当に初期値を設定する zh xh 事前分布 V0 IW(v0,V0) VB v0 βh yh 事前分布 Σ0 Δ MVN(Δ0,Σ0) Δ0 2013年1月26日土曜日
62.
階層ベイズ2项ロジットモデルのベイズ推定
VB,Δを固定してβhの事後分布からサンプリング zh xh 事前分布 V0 IW(v0,V0) VB v0 βh yh 事前分布 Σ0 Δ MVN(Δ0,Σ0) Δ0 2013年1月26日土曜日
63.
階層ベイズ2项ロジットモデルのベイズ推定
サンプリングされたβhを目的変数とする 多変量回帰モデルからΔの事後分布を得る zh xh 事前分布 V0 IW(v0,V0) VB v0 βh yh 事前分布 Σ0 Δ MVN(Δ0,Σ0) Δ0 2013年1月26日土曜日
64.
階層ベイズ2项ロジットモデルのベイズ推定
Δとβhを固定してVBを発生させる zh xh 事前分布 V0 IW(v0,V0) VB v0 βh yh 事前分布 Σ0 Δ MVN(Δ0,Σ0) Δ0 2013年1月26日土曜日
65.
階層ベイズ2项ロジットモデルのベイズ推定
M回以降の繰り返しについて それぞれのパラメータを保存する zh xh 事前分布 V0 IW(v0,V0) VB v0 βh yh 事前分布 Σ0 Δ MVN(Δ0,Σ0) Δ0 2013年1月26日土曜日
66.
搁による実行例:データセット
モデル評価のため、人工データを生成 2013年1月26日土曜日
67.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行
rhierBinLogit関数を実行する 2013年1月26日土曜日
68.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
Δの推定結果 2013年1月26日土曜日
69.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
Δの分布 2013年1月26日土曜日
70.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
Δの分布 2013年1月26日土曜日
71.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
Δのサンプリング 2013年1月26日土曜日
72.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
βh1の推定値 2013年1月26日土曜日
73.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
βh2の推定値 2013年1月26日土曜日
74.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
βh3の推定値 2013年1月26日土曜日
75.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
βh4の推定値 2013年1月26日土曜日
76.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
βh5の推定値 2013年1月26日土曜日
77.
Rによる実行例:階層ベイズ2项ロジットモデルの実行結果
βhの事後分布 2013年1月26日土曜日
78.
AGENDA
■ 自己紹介 ■ 阶层ベイズモデルとは ■ ユーザーの选択行动モデルでの例 ■ 2项ロジットモデル ■ 階層ベイズ2项ロジットモデル 2013年1月26日土曜日
79.
ご清聴ありがとうございました! 2013年1月26日土曜日
80.
APENDIX 2013年1月26日土曜日