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DSOps #4

Yusuke Kaneko
February 28, 2022
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DSOps #4

Yusuke Kaneko

February 28, 2022
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Transcript

  1. データサイエンスプロジェクトのループ
 4 フィードバック
 • プロジェクトの評価が決まる 
 ◦ やってよかった/悪かった 
 •

    フィードバックから次のプロジェクトが始まる ことが多い
 ◦ うまくいかなかったので改善 
 ◦ うまくいったのでもっと掘る 
 ◦ etc…
 
 • フィードバックから経験をえる 
 ◦ こうやると良い
 ◦ あーするとだめ
 ◦ etc...

  2. データサイエンスプロジェクトのループ
 5 フィードバック
 • プロジェクトの評価が決まる 
 ◦ やってよかった/悪かった
 • フィードバックから次のプロジェクトが始まる

    ことが多い
 ◦ うまくいかなかったので改善
 ◦ うまくいったのでもっと掘る
 ◦ etc…
 
 • フィードバックから経験をえる 
 ◦ こうやると良い
 ◦ あーするとだめ
 ◦ etc...
 → この良し悪しの情報を計測するためのお話し 

  3. 効果の定義
 何かしらの施策 
 (介入)
 世界線Aの鍋 
 世界線Bの鍋 
 25 鍋


    • 鍋Aと鍋Bの味の差(効果)を知りたい
 塩を加えるか否か... 

  4. クーポンの効果を考える
 クーポンを付与(介 入)
 世界線Aのユーザー i さん 
 ユーザー i さん


    32 世界線Bのユーザー i さん 
 購入:2000円
 購入:3000円
 ECサイトであるユーザーにクーポンを配布 

  5. (理想的ではない部分)セレクションバイアス
 38 クーポンがなくても
 発生する売上
 クーポンの効果
 1000円
 単純な比較で
 効果と思い込む部分 
 2000円


    セレクション 
 バイアス
 クーポンが配布されなかった 
 ユーザーの平均売り上げ 
 クーポンが配布された 
 ユーザーの平均売り上げ 

  6. バイアスのループ
 バイアスのある評価 
 よりバイアスのある施策 
 施策の実行
 • 評価を最大化するためにループを回す 
 •

    結果よりバイアスの強い施策が正当化される 
 →何で評価するかでどんなループを回すのかが変わる 
 施策としての機械学習という存在もある・・・ 
 47
  7. 例:クーポン施策
 48 単純な比較で
 効果と思い込む部分
 セレクション 
 バイアス
 クーポンが配布されなかった 
 ユーザーの平均売り上げ

    
 クーポンが配布された 
 ユーザーの平均売り上げ 
 1. 以下の比較で効果をはかる 
 ◦ クーポンをもらったユーザー売り上げ 
 ◦ もらわないユーザーの売り上げ 
 
 2. この時効果は以下の2パターンで増える 
 ◦ バイアスを増やす
 ◦ 改善を起こす
 
 3. 売上予測をして予測値が高い人に配る 
 ◦ 予測値が大きいので、そもそも売り上げが高 いユーザーに配る。 
 ◦ 予測モデルで効果を改善!!! 
 
 4. 更なる改善タスクが積まれていく・・・