FAQ
< All Topics

実践力の養成1

Table of Contents

回答

「効果があった」という主張は言及しやすい(もちろん、擬似相関には注意が必要です)のですが、「効果がなかった」という主張は非常に難しい側面があります。

 

特に、今回のモデルは良くても決定係数~0.7程度ですから、モデルの精度としてもまだ向上の余地があり、OOHの効果を十分に反映できていない可能性がある点は、分析者として気をつけるべきです。

モデルの結果から何かを主張するのであれば、そのモデルの「信頼性」(≒精度、妥当性)が担保されていることが前提です。

 

経営層が効果あると思って投下しているのであれば、OOHの効果が見えるようなチューニングが足りていない可能性があります。

例えば、

・OOHの効果が時間遅れで発生する可能性があれば、ラグを考慮して、OOHのデータを1週間や2週間ずつずらしたものを説明変数として加える

・残存効果や非線形効果のチューニングを行う(係数の調整、非線形の式の変更、など)

・特にOOHは屋外であることから、季節性の影響も大きそうなため、「月」との交互作用項を加える

などです。

これらを施しても効果が見えなかったり、あるいは、他のチューニングで決定係数が0.9近くまで上がっているのにOOHの効果が薄かったり、ということであれば、確かにOOHの広告費は抑えた方が良いという主張にも繋がり得ると思います。

また、回帰係数のp値も併せて見た方が良いかと思います。

 

あとは、MMMの構築目的にも依存すると思います。

費用対効果を見たいのであれば、今回のデータは直接的な予算金額ベースとは異なりますから、もしOOHの広告費が安いのであれば、費用対効果的にはそれほど悪くないという可能性もありえます。

また、時期も含めて、「いつ、何を投下すべきか」検討したい場合には、積極的にOOHの予算削減まで言及しなくても良いように思います。

 

分析目的と、モデルの信頼性がポイントになってくるかと思います。

回答

私自身もMac環境なのですが、同様の現象が再現できておりません。もう少し詳しくご教示いただければと思います。

 

ターミナルにて、

conda install -c conda-forge mlxtend

を実行してもうまくいかないとのことですが、ターミナル上ではどのような反応(表示メッセージなど)なのでしょうか。

上記を実行すると、通常、ターミナル上に下記のようなメッセージが流れたのち、インストール継続確認の “y/n?” を聞かれるのですが、何も表示されない状況なのでしょうか。

Retrieving notices: …working… done

Collecting package metadata (current_repodata.json): done

Solving environment: done

 

あとは、Jupyter Notebook上で、

!conda install -c conda-forge mlxtend(先頭にビックリマークを付与)

の実行もお試しいただけたらと思います。

 

上記でもうまくいかなければ、ターミナル上から、pip install mlxtendを実行してみてください。

申し込み