My Notes

学習ノート索引

1. 第1章 セレクションバイアスとRCT：Huluの動画推薦から理解する効果検証
2. 第2章 介入効果を測るための回帰分析：Huluの推薦ログから効果を取り出す
3. 第3章 傾向スコアを用いた分析 ― Huluの視聴ログで「比較できる集団」を作る
4. 第4章 差分の差分法（DID）とCausalImpact：ユーザ単位で割り当てられない施策の効果を測る
5. 実践編：Huluで特定デバイスだけに施策を入れたときの効果検証（profile_id × 時間のログからDIDを組む）