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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 (アスキードワンゴ) Kindle版

Ron Kohavi (著), Diane Tang (著), Ya Xu (著), 形式: Kindle版
4.2 5つ星のうち4.2 53個の評価
すべての形式と版を表示
経営層やリーダー、データサイエンティスト、エンジニア、アナリスト、プロダクトマネージャーなど、企業の全関係者を対象として、その概念から実験を実施するためのプロセス、よくある落とし穴、オンライン実験をスケールさせるために必要なことまで、A/Bテスト、コントロール実験の詳細を解説する。Google, Amazon, Microsoft, LinkedInなどで実際に実践された経験から得られた教訓や落とし穴などがふんだんに盛り込まれており、データ駆動型の文化の確立、科学的な意思決定に必要なスキルを獲得できる。
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  1. 本の長さ
    470ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    ドワンゴ
  4. 発売日
    2021/3/26
  5. ファイルサイズ
    8.1 MB
  6. Page Flip
    有効
  7. Word Wise
    有効にされていません
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    有効
  9. すべての詳細を表示
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商品の説明

著者について

●Diane Tang: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のフェローである。彼女は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。

●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。

●Ron Kohavi:Airbnbのヴァイスプレジデント兼技術フェローである。本書は、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時期に執筆された。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。彼の論文は40,000件以上引用され、そのうち3つはコンピューターサイエンスで最も引用された論文のトップ1,000に入っている。

●Ya Xu:LinkedInでデータサイエンスと実験を担当している。彼女は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。

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B08Z3TPVZG
  • 出版社 ‏ : ‎ ドワンゴ (2021/3/26)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2021/3/26
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 8.1 MB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効にされていません
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 本の長さ ‏ : ‎ 470ページ
  • カスタマーレビュー:
    4.2 5つ星のうち4.2 53個の評価

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  1. 大杉 直也

    大杉 直也

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    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。

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  2. Ron Kohavi

    Ron Kohavi

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上位レビュー、対象国： 日本

  • Kaho
    5つ星のうち5.0 ABテストのアドバンスな知識
    2024年9月29日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    ABテストにおいて必要な心構えやアドバンスドな内容を取り扱うという点で良書。
    強いて言えば本著の知識が要求されるような事業レベル・事業規模の会社は、ほとんどないかもしれないことが問題かも。ABテストをしたいだけなら、本著よりも入門本を読む方が適していそうでした。
    役に立った
     レポート
  • 高柳慎一
    5つ星のうち5.0 A/Bテストについて入門から実務でのつまづきポイントまでの全てが書かれた関係者必携の書
    2021年4月21日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    実務者としての視点から複数のネタ、例えば

    - A/Bテストの7割は失敗する（３割がOEC（総合評価基準、KPIのようなもの）
    - 相関と因果を混同して施策を実行してしまう問題
    - 実験プラットフォームの典型的な実装法（javascriptで処理を切り替えてA/Bテストするものからサーバサイドで完結する仕組みまでの概要
    - OEC(Overall Evaluation Criteri）というA/Bテストの評価指標をどう設定すべきか？
    - A/A(not B)テストのやり方

    など実務でA/Bテストに向き合った人間であれば必ず一度は考えたことのあるトピックについて、アメリカのテックカンパニー（Airbnb, Google, LinkedInなど）勤務の著者らが国際会議で発表された研究もちゃんと引用して見解を述べており説得力がある。
    従って、現時点における最高レベルの意思決定をデータ（A/Bテスト）に基づいて行いたいと思うなら、一度は目を通しておくべきであり関係者必携だと思う。

    ※個人的には”Webサービスのレイテンシーと利益の関係（５章や”多くのスピード問題”の節）”がお気に入りで、サイトのレイテンシー改善がいかに収益に貢献し得るか、つまりCodeの実行速度というエンジニアのアウトプットがダイレクトに収益に貢献できるか？をデータに基づいてきちんと測っているのが印象的で興味深かった内容でした。
    20人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • q9q0
    5つ星のうち5.0 ABテストについてわかりやすく書かれた書籍
    2021年4月3日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    ABテストについてわかりやすく書かれた書籍
    コンセプト、統計的な有意差などについてきちんとまとまっており、2021年4月時点、ABテストについて学ぶならこれという書籍。
    UXリサーチャーからPdMまで読んでおいて損はないと思う。
    7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • na
    5つ星のうち5.0 ABテストの教科書です
    2022年9月15日に日本でレビュー済み
    メディアのデータアナリストを担当しています。英語の原本を読んでおりましたが、日本語も出たので購入。日本語でも十分です。私は上場企業のMAUが数千万ユーザー数くらいいる自社メディアを運営しているので、必ずリリースが伴う施策の前のABテストを行う際の分析担当者として携わるのでかれこれ数十(100件には至っていないです)件ほどABテスト設計や集計、検定といった評価を行っているのですが、この本はある意味教科書になっています。書いてない事や具体的ではない事もありますが、十分実践で役立つと思います。統計の専門家でもABテストをしたことがない、慣れていない人は沢山して、業務で実践的な仮説評価をするためには色々な視点や注意点があります。この教科書だけでは解決しない部分は多々出てくるのですが、絶対に持っておいて気になる点は何度も読み直しものにはなると思います。
    日本オリジナルの本をいつか作りたいですね。
    1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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