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データ分析とかの備忘録か, 趣味の話か, はたまた

今年読んでよかった書籍 三冊

はじめに

今年も早かったですね。

正直今年はそんなに本を読んでないです。

その中でもよかった書籍を三冊紹介しときます。

1:計量経済学

わかりやすいと評判であったため、読んでみることに。

確かに数式を交えながら必要十分な説明であり、非常にわかりやすいと感じた。

また、理論的な部分だけの説明にとどまらず、実際分析するときの対応なども解説されており、非常に助かる。

時折開いて参考にしたり、復習に使いたいと思った。

また、ブートストラップの説明では、ワイルドブートストラップ法と呼ばれる手法の説明があり、個人的に興味を惹かれた。

2:DMM.comを支えるデータ駆動戦略

事業のモデル化、不確実性を下げていくための仮説検証プロセス、組織論まで網羅されており、各章のそれぞれで参考になる要素が多くあった。

データ駆動戦略というタイトル通り、データ活用を行いましょうというレベルを目指しているのではなく、どのように組織として進むべきかが示されているのが印象的だった。

特に、事業のモデル化については現状の業務も相まって、何回も読み返した。

こちらの書籍も、適宜開いて参考にするバイブルになりそうだ。

3:データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

河本薫先生の書籍。

日々考えていたデータ分析に関する考え方や分類などを言語化してくれている。

意思決定プロセスを重視せよという考え方を押し出しており、その時の考え方や具体的なアクション例を、ケーススタディ形式で解説してくれる。

考え方はシンプルながらも河本先生の知識と経験の厚みを感じた。

読むことで少しデータ分析の課題に対する向き合い方を少し引き上げてくれるような気がする。(ミーハー)

終わりに

来年は計画的に多くの書籍を読み、知識をつけていきたい。

【論文要約】Interpretable Personalized Experimentation @KDD2022

はじめに

以下の論文が気になったので、ざっと読んでみたのでまとめます。

arxiv.org

概要

  • 複数の個別処置効果HTEを推定し施策の最適化を行いたいが、用いられるモデルはブラックボックスになることが多い
  • 複数のHTEモデルを一つのマルチタスク決定木に蒸留することで、解釈可能な個別施策を推定する
  • サンプルデータセットとMetaのサービスにおけるUI改善で有効性を確認
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Wild Bootstrapの基本について

はじめに

最近、こちらの書籍を読みました。

わかりやすい理論の説明に合わせて、実際のデータ分析行う際の視点に立った解説が端々にあり、非常に良い本でした。

その中で、第8章のブートストラップの紹介の中で、Wild Bootstrapが扱われていました。

少し気になったので、簡単にまとめます。

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