データサイエンティストの皆さん、集合！今日は「差分の差法」という、めっちゃ使える効果検証テクニックを暴露します！
時系列データってそもそも難しくない？
そう、売上データや訪問数の未来予測は至難の業！でも、過去のデータから何かしらのパターンを見つけられれば、予測できるかも？
データには4つの要素が隠れてる
- トレンド: 全体的な増減の流れ
- 周期性: 24時間、1週間など、繰り返し起こる変動
- 外部要因: 気温が上がればアイスの売上UP！みたいな
- ノイズ: 上記では説明できない、ランダムな変動
差分の差法って何？
簡単に言えば、「介入したらどれだけ効果があったか」を数字で突き止める超実践的な手法！
こんな感じの状況を想像してみて
A店・B店で同じ商品を売っている。B店だけ2020/2に販売促進をかけた！
- A店: 2020/1に20個、2020/2に30個売れた
- B店: 2020/1に40個、2020/2に70個売れた
通常なら60個（1.５倍になるという予測）のところ、実際は70個売れた。つまり、10個分の効果があったことになる！
なぜこの手法がすごいのか
「予測」と「実際」の差を計算することで、介入の効果を数字にできるんです。
でも注意すべきポイント
- 予測モデルの精度
- 時間経過による予測誤差
- ノイズの扱い
結論
差分の差法は、マーケティング効果を科学的に検証するための最強の武器！
数字に嘘をつかせるな！データサイエンティストの矜持をかけて、正確な分析を！