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企業における統計学入門
- 2. 今日お話しすること • 統計学が企業でどのように求められ、使 われているか • 統計学を用いる際の注意点 • 主体的にデータ解析をしよう 2
- 3. 自己紹介 3 • SNS企業でゲームやSNSの売上や面白さを アップするための統計屋業に従事 • 現場の方が簡単に経営指標などを見られる ような分析ツールのプログラミングしたり 面白さを分析するための手法の開発など • 学生時代は統計学を専攻していました
- 4. 統計学って何するの？ • データを集計(合計や平均を求める)したり • グラフを描いたり • アンケートなどでデータを集めたり • 相関分析や回帰分析をしたり • 自然言語処理や画像認識という分野も！ 4
- 5. よく統計屋を募集している分野 5 • SNS • ソーシャルゲーム • ECサイト • 広告 • マーケティング • 品質管理 • 民間研究所
- 6. なぜ企業に統計学が必要なの？ 1. サービスの改善点を知りたい 2. 売行予測をして在庫の無駄をなくしたい 3. サービスをより良くしたい 4. サービスを健全化したい • どうやってやるの…？ • そこで統計学を活用します 6
- 7. 改善点を知る • ソーシャルゲームのチュートリアル解析 • チュートリアルはユーザが最も離脱し易い • 特に離脱し易いステップはどこ？ • 離脱し易いステップ＝改善ポイント！ • ユーザが主体的に選択するポイントで離脱 傾向→選択ポイントを減らす＋後回し • 新規翌日継続率が 45->56% にアップ！ 7
- 8. 売行予測 • 過去の売り上げデータを元に、売行がど の程度になりそうか予測できる • 例：ビールの売上は気温が1度上がるごと に12%上がる→明日は3度上がる予報 • どれくらい仕入れればいいかわかるから 過剰在庫による廃棄や品切れを防げる 8
- 9. サービスをより良くしたい • 「この商品説明ページは背景赤色のほう がいいのか青色のほうがいいのか…？」 • ユーザによって青赤を出しわけ、より購 入される方の色はどちらかを明らかに • A/Bテストというよく知られた手法 • 検定の重要性：赤の方がちょっとだけ売 れ易かったのはたまたまかもしれないよ 9
- 10. サービスを健全化する • SNSで暴力的な言葉やグロテスクだった り卑猥だったりな画像が溢れていると ユーザが不愉快になる • テキストや画像を統計的に処理すること で、不愉快になるようなコンテンツを削 除したり未成年に見せないようにしたり • 上記を手作業でやるのは限界があるので 統計学とプログラムを利用して自動化 10
- 11. 統計学の資格：統計学検定 • 時期：春・秋頃 • 費用：3級4000円、4級3000円 • メリット：資格欄に書ける、体系的に統 計学を学べる、実力試しになる • 本学の統計学の講義を真面目に受けて勉 強すれば3級は取れます • 就活にも使える！ 11
- 12. 12
- 13. …ほんと？ 13
- 14. 統計学の注意点 1. データは真実を語るのか？ 2. データは客観的なのか？ 3. データを集計したりグラフを描いたりさ えすれば何かわかるのか？ 14
- 15. データは 真実を語るのか？ 15
- 16. PVについて考えてみる • Webサービスがどれくらい活発に使われて るかを表すのに用いられるデータ • 沢山のWeb企業で現在も使われている • page viewの略 • 1画面表示したら1PV 16
- 17. 1PVって何だろう？ • ポップ画像浮き上がったら1pv？ • 商品説明長くなって2ページになりました →2pv？ • 「使い勝手を良くするために、あまり画 面遷移しないでも簡単に操作出来るよう にしました！」 →PV激減 →上司「昇給無しね」 17
- 18. PVの問題点 • サービスの画面遷移の数によって同じ ユーザ数でも値が大きく異なる • ユーザによっても値が大きく異なる • PVに応じて制作サイドにボーナス与える と、制作サイドは売上とは関係無いPV稼 ぐためだけのページを作り出す可能性が • そもそもPVで活性度は本当に測れるの？ 18
- 19. ドリコムの対応策 • 「ソーシャルゲームにおいて、PVはあま りにも不安定。もっと実質的な活性度を 測ることができるデータは？」 • 定着ユーザ:5日間連続ログインユーザ – 5日間も連続してゲームを遊び続けてくれる ユーザはやる気があるユーザに違いない！ – 実際に定着ユーザは継続率も課金額も高い 19
- 21. データは真実か？ • データはあくまでも対象をある一面から 切り取っただけのモノ • データはある一面から見た事実ではあっ ても真実ではない • テストの点はある程度ヒトの頭の良さを 測ることはできるけれど、全てではない 21
- 22. データは 客観的なのか？ 22
- 23. 顧客単価を考える(1) • 顧客単価を平均値|中央値どちらで求めるか • 「高額商品を出して顧客単価アップだ！」 先月売上 [100, 200, 300, 400, 500] 今月売上 [100, 200, 300, 600, 800] • 平均値:＝各売上を足して総数で割った値 • 中央値:=各売上を順番に並べた真ん中の値 • 先月平均値 = 300円, 今月平均値 = 400円 • 先月中央値 = 300円, 今月中央値 = 300円 23
- 24. 顧客単価を考える(2) • 中央値だと先月も今月も顧客単価は変わら ず、しかし平均値だと上昇してる • 顧客単価として平均値を使うか中央値を使 うかで高額商品戦略の成功/失敗のとらえ方 が変わってしまう！ • 同じデータでも計算方法によって結果は変 わる。データ「さえあれば」客観的（全員 同じ結論を導く）というわけではない 24
- 27. ツールや手法に振り回されない • Excel、R、SPSS、STATA…色々便利な ツールや分析手法はあるけれど • データをツールに放り込んだだけでは価 値がない。ツールから出てきた結果を解 釈し意味づけして初めて価値が出てくる • 仕事でもレポートでもそれは同じ 27
- 32. ここまでのまとめ • 統計学は様々なことを明らかにしてくれ る強力な武器になる！ • でも、使い方を誤ると価値がなくなる • 正しく統計学を使えるよう、今のうちに 全力で学び、研究にも就活にも仕事にも 活用しよう！ 32
- 35. 統計屋心得 • 統計に関する全ての責任を負う • 「依頼内容がダメだったんだ」 →良き依頼内容になるよう主体的に行動する • 「俺の素晴らしい分析結果を依頼者が理 解できなかったから失敗したんだ」 →理解して頂くのも仕事のうちです • 「データが悪くて上手く行かないんだ」 →データの設計や整備こそ統計屋の仕事です 35
- 36. 36
- 39. 統計屋がすべきこと • 目的の明確化 • 事実と仮説の確認 • 定義の確認 • 手段の選定 • 言われるがままにそれだけやるのは、ど んな高度な統計手法適用しようがただの オペレータです 39
- 41. 事実確認 • 確かに「提示された継続率」は落ちてな い、新規登録者は減少 • 継続率の定義は？ – 全ユーザのうち翌週もプレイしている率 • この定義は妥当か？ →初級、中級、上級者で継続率全然違う ＋初～上級者の定義を明確にしよう • 本当に改善手段は広告費アップだけ？ 41
- 42. 検証してみる • 初級者は継続率が低く、上級者は高いこ とが明らかに • この結果は経験・直観的にも妥当 • ユーザ全体のうち、広告切ったせいで初 級者層が減って上級者層が増えている →割合として継続率が高い層が増えているのだ から、ユーザ全体の継続率は上がる筈では？ 42
- 43. さらに検証してみる • 新事実：上級者層の継続率が最近下落し ていた！ • 事実を組み合わせて検証してみる • →「新規ユーザの減少に伴う低継続率層 の減少による全体継続率上昇」と「上級 者層の継続率低下による全体継続率低 下」を合わせた結果がたまたま±0に！ 43
- 44. 学び • ユーザ減少の問題点は「広告減による新 規ユーザの減少」だけではなく「上級者 の継続率低下」もあった • 正しく問題点を把握出来たのは、主体的 に事実と仮説を確認・検証したから • 言われるがままに任せない、非専門家に 計画責任を負わせない • 医者は患者に言われるままに薬を出すか 44
- 45. まとめ • 研究でも仕事でも主体的に動こう • ×「ゼミ飲み会の場所は毎回俺が決める」 • 「お客さんが言ったからやった」「先生 に言われたからやった」では学びも価値 もありません • なぜ学ぶのか、なぜこの対象を分析する のか、なぜこの手法を使うのか、人任せ ではなく自分で説明できるようにしよう 45
- 46. 最後に • 統計学は難しいです、挫折も仕方ないです • 学生時代、統計が役に立つのか半信半疑でした • でも、今私が稼げてるのは統計学のお陰です • 学部の統計学は基礎体力。成果に直結しなくても 気にしなくて良いです • 統計学は正しく使うと、とてもお金になります • プログラミングも出来るとなお良いが、焦らず • 明確な目標(単位や就活)に向けて頑張って下さい 46