Data Science
短期指標を用いた長期的な実験的インパクトの推定に向けたホワイトボックス・フレームワーク
Author
Venue
ACM KDD 第4回エンドツーエンド・カスタマージャーニー最適化ワークショップ
Abstract
実験の意思決定には、長期的な処置効果が求められるだけでなく、その根底にある因果メカニズムへの理解も必要となる場合が多い。本稿では、短期的な主要指標を長期的な目標指標（ノーススター）およびその駆動メカニズムと関連付けることで、長期的な処置効果を推定するホワイトボックス・フレームワークを提案する。また、疑似実験データおよび実際の実験データを用いた検証手法も紹介する。さらに、実験プラットフォームにおける推定および導入に関する考慮事項についても概説する。
