Ron Kohavi

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A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは

Ron Kohavi

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784048930796
ISBN 10 : 4048930796
フォーマット
：
本
出版社
：
ドワンゴ
発行年月
：
2021年03月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
ロン・コハヴィ, ダイアン・タング, ヤ・シュウ, 大杉直也 ,  
追加情報
:
３０４ｐ；22

内容詳細

Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、ＬｉｎｋｅｄＩｎで実践・蓄積されたアイデアを検証するための方法論を学ぶ。

目次 : 第１部　すべての人向けの導入的トピック（導入と動機付け/ 実験の実行と分析―一連の流れの例　ほか）/ 第２部　すべての人を対象にした選択的トピック（スピードの重要さを示すケーススタディ/ 組織を運用するためのメトリクス　ほか）/ 第３部　コントロール実験の補完または代替となる手法（オンラインでのコントロール実験の補完手法/ 観察的因果関係研究）/ 第４部　“発展的内容”実験のプラットフォームの開発（クライアントサイドの実験/ 計測装置　ほか）/ 第５部　“発展的内容”実験の分析のより深い理解に向けて（コントロール実験を支える統計学/ 分散の推定と分析感度の向上―その落とし穴と解決方法　ほか）

【著者紹介】
ロン・コハヴィ : Ａｉｒｂｎｂのヴァイスプレジデント兼技術フェロー。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔでコーポレートヴァイスプレジデント兼技術フェローをしていた。それ以前はＡｍａｚｏｎでデータマイニングとパーソナライゼーションのディレクターであった。スタンフォード大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得

ダイアン・タング : 大規模データ分析、インフラストラクチャ、オンラインでのコントロール実験と広告システムの専門知識をもつＧｏｏｇｌｅのフェロー。ハーバード大学で学士号、スタンフォード大学で修士号と博士号を取得しており、モバイルネットワーキング、情報の可視化、実験方法論、データインフラストラクチャ、データマイニング、大規模データの分野で特許や出版物を保有している

ヤ・シュウ : ＬｉｎｋｅｄＩｎでデータサイエンスと実験を担当している。実験に関する論文をいくつか発表しており、トップカンファレンスや大学で頻繁に講演を行なっている。以前はＭｉｃｒｏｓｏｆｔに勤務し、スタンフォード大学で統計学の博士号を取得している

大杉直也 : ２００５年、千葉大学文学部に飛び入学（高校は中退）。２００９年、奈良先端科学技術大学院大学情報科学科に入学（博士前期課程、理学修士）。２０１１年、東京大学大学院総合文化研究科に入学（博士後期課程、単位取得満期退学）ならびに理化学研究所脳科学総合研究センターで大学院リサーチ・アソシエイトに採用。研究テーマは、ニホンザルの脳波のデータマイニング。２０１４年、（株）リクルートホールディングスに入社。２０１７年、Ｎ高等学校に３年次編入（社会人高校生）。２留を経て２０２０年、同高校卒業し最終学歴が高卒になる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

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  • えんど さん

    読了日：2021/10/09

    ABテストの知見を論文ベースで紹介してくれてるのでありがいたい。経験則でやっていたことを補強できた

  • ǝsnɹɐu さん

    読了日：2025/04/29

    A/Bテスト自体は凄くシンプルで効果もあるけど、実は検討すべき点などが多数にわたり、間違った方法でA/Bテストをすることで失敗するケースも多いんだろうなと思った。ビジネス上の指標（収益など）を最大化しつつ、ユーザー体験を損なわないようにすること。因果関係を誤解しないように注意すること。実験の設計や結果の分析において多角的なアプローチをするなど、学びが多かった。

  • wqwq さん

    読了日：2021/04/18

    ここまで検証ができるエンジニアになりたいものだなと思いながら読んでいました。統計学、実験計画法などの知識が不足していましたが、それでも大体は読めました。自分たちがいかに都合よく事実を捉え、都合よくストーリーを組み立てているのかが分かったので、注意していきたいと思います。

  • rising さん

    読了日：2023/12/01

    何度も読んでます！

  • naoki85 さん

    読了日：2024/12/25

    A/Bテストを実施する上での原理原則な考え方、よくある間違え、その対応指針が載っていました。A/Bテストの経験があるのはもちろんのこと、統計の知識もあった方が理解しやすいのではないかと思います。深い内容までは解説がありませんが、参照した論文が載っているので、興味がある場合はそこからさらに調べられます。私自身はそこまでA/Bテストの経験があるわけではなく、理解できなかった点も多々ありましたが、とても勉強になりました。

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