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互联网广告评估的“不可能定理”?

题外话若干。本来是打算老老实实呆在家里,吃饱了睡,睡饱了吃,吃饱睡饱看奥运的。结果想起来有个电影还没看,搜了一下居然已经上映了,果断下手抢票。可怜唯一的一个场次还是晚上十点半,索性先写点东西再出门看电影嗯嗯。这么晚了,只能一个人去看了,真伤不起啊~

继续说Rao的paper。和昨天说到的那篇相关,这里还有一篇working paper也是在说在线广告的评估问题。

On the Near Impossibility of Measuring Advertising Effectiveness (joint with Randall Lewis)

先看paper中引用的几个数字:

1. 每天,[......]

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[RAAT]第一话:微博的数据该怎么玩呢?

引言(即废话):每当要准备presentation的时候,就会开始想一些问题。去年写的是【社会实验的特殊性】,然后有一系列的文字和最终的slides。现在,想多少从自己这大半年的工作经历出发,写一系列文章,就叫做 R as an analytical tool吧,简称RAAT。第一话,从微博入手好了;第二话,将由Joke童鞋过年时候问的一个问题引出;第三话,会是更偏向流程和实践的东西。这些我会一点点写,也可能有所改变,看到时候具体的想法了。

新浪微博也火了这么久了,但是对于吾等数据源控来说,这等数据简直不能被暴殄天物啊。怎么用来分析为好呢?

links类数据

微博有两大类links:

  • 粉[......]

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大数据的潮流?

一边是流浪的心,一边也是在思考一些现实中的问题。还是感谢昨天那位朋友耐心的跟我扯了一下午,说到了一个很有意思的话题,“我们为什么需要海量数据”?或者说, why and how does big data make a difference?

当时说的统计/计量分析的应用很简单,无非是做一些销量、价格弹性和资源投放的预测与优化罢了,典型的咨询业务。然后我就好奇的问了一句数据源,无非是nielsen或者iresearch的市场调查数据之类的,或者厂商自己的一些销量和价格数据。这些数据往往被aggregate到一定的程度,所以一般都是long panel(T>N),以城市为单位之类的。

这样的数[......]

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跨学科研究之殇

今天看到木遥的一篇文章:为什么跨学科的研究项目是件残酷的事,略有感触,在此罗嗦几句。

1. 经济学大量吸收了数学家,Arrow之后更是有一系列微观理论数理化的变革,Laffont的加入对于博弈论的影响扩大也不可或缺。这些人,在当年应该都算是“跨学科”的吧,经济和数学总是走的那么近,和统计学就更不用说了。
2. 很多学科领域都在期待数学工具的变革和进步,很多学科的突破式发展也是得益于数学工具的引入。物理和数学的渊源就不用说了,生物这些年来也多多少少依赖着好多数学工具的发展。另外从某种层次上,计算机和数学是不分家的……
3. 交叉学科研究最难的是,要求一个人具备两个、或者更多领域相对专业的知识。[......]

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