文系だけど、もっと勉強したいと思っている3つの理系メソッド #vgadvent2014

advent-calenderの季節。もうすぐクリスマス

イルミネーション見に行きましたか？写真はミッドタウンのキラキラ絨毯にテンション上がる2歳児です

それでは本題。文系だけど、もっと勉強して仕事に活かしたいと思っている、アルゴリズムやメソッドが3つあるので紹介します。

ちなみにadtech kansaiで出会った人たちとの会話で出てきたキーワードが多いです。

adtechは営業マンが行く場のように見えますが、たまには理系アドテクフロントの方もいらして、たいてい盛り上がります

ということで、早速3つのメソッド紹介。

バンデッドアルゴリズム

A/Bテストのような2者択一ではなく、新しいアイデアの探索と、既存のアイデアから最大限の利益を引きだすという矛盾する2つの問題を解決する。

ADTestでは既存のクリエイティブから問題抽出をして、ABテストでは見出せないアイディアの抽出をしたい。

それを定性データをメインに、属性と掛け合わせて最適化して発見したい。

タグチメソッド

ばらつきと損失関数。品質工学。まだよくわかっていない。

こちらもリサーチ結果から、傾向をまとめるにはどうすればいいかに活かせるかなと。


実験計画法
要因と水準。ここが少し参考になりました。
こちらもおすすめ頂きました。
分析のリアルがここに！現場で使えるデータ分析（1限目）　先生：吉永　恵一

▼参考本
実験計画と分散分析のはなし―効率よい計画とデータ解析のコツ/日科技連出版社
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入門統計学－検定から多変量解析・実験計画法まで－/オーム社
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やりたい事、オンラインリサーチでの評価順位と、オフラインの評価順位、正比例はしないけど順位は同じになる際の数式化をしたい。

この先、ノーム値だけでなく予測モデルを作りたい。

でも、これから全部勉強するの大変なので、特に社内の優しいエンジニアの方！社外でも、こういうネタが大好きな方！是非教えて&ディスカッションさせてください

椿ブログ